Spark RDD 之间的依赖关系

RDD就是一个不可变的带分区的记录集合，Spark提供了RDD上的两类操作，转换（transformation）和动作（action）。

转换是用来定义一个新的RDD，包括map, flatMap, filter, union, sample, join, groupByKey, cogroup, ReduceByKey, cros, sortByKey, mapValues等。
动作是返回一个结果，包括collect, reduce, count, save, lookupKey。

1. 宽窄依赖

依赖关系本质上刻画了一种数据流向；
窄依赖：一父对一子，更严谨地说，最多有一个孩子；
宽依赖：一父对多子；
- 也即父节点对应的分区（partition）会划分为多份（需要 shuffle），分别由子节点进行处理；
- 这时需要进行 shuffle，也即会依据Record的key进行数据重组，这个过程即为Shuffle（洗牌）

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