3.3 RDD依赖关系
RDD依赖关系为成两种：窄依赖（Narrow Dependency）、宽依赖（Shuffle Dependency）。窄依赖表示每个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用；宽依赖表示一个父RDD的Partition都会被多个子RDD的Partition所使用。
3.3.1 窄依赖解析
RDD的窄依赖（Narrow Dependency）是RDD中最常见的依赖关系，用来表示每一个父RDD中的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，如图3-1窄依赖关系图所示，父RDD有2～3个Partition，每一个分区都只对应子RDD的一个Partition（join with inputs co-partitioned：对数据进行基于相同Key的数值相加）。
窄依赖分为两类：第一类是一对一的依赖关系，在Spark中用OneToOneDependency来表示父RDD与子RDD的依赖关系是一对一的依赖关系，如map、filter、join with inputs co-partitioned；第二类是范围依赖关系，在Spark中用RangeDependency表示，表示父RDD与子RDD的一对一的范围内依赖关系，如union。
图3-1 窄依赖关系图
OneToOneDependency依赖关系的Dependency.scala的源码如下：
OneToOneDependency的getParents重写方法引入了参数partitionId，而在具体的方法中也使用了这个参数，这表明子RDD在使用getParents方法的时候，查询的是相同partitionId的内容。也就是说，子RDD仅仅依赖父RDD中相同partitionID的Partition。
Spark窄依赖中第二种依赖关系是RangeDependency。Dependency.scala的RangeDependency的源码如下：
RangeDependency和OneToOneDependency最大的区别是实现方法中出现了outStart、length、inStart，子RDD在通过getParents方法查询对应的Partition时，会根据这个partitionId减去插入时的开始ID，再加上它在父RDD中的位置ID，换而言之，就是将父RDD中的Partition，根据partitionId的顺序依次插入到子RDD中。
分析完Spark中的源码，下边通过两个例子来讲解从实例角度去看RDD窄依赖输出的结果。
对于OneToOneDependency，采用map操作进行实验，实验代码和结果如下：
结果为200 160 140。
对于RangeDependency，采用union操作进行实验，实验代码和结果如下：
结果为spark scala hadoop SPARK SCALA HADOOP。
3.3.2 宽依赖解析
RDD的宽依赖（Shuffle Dependency）是一种会导致计算时产生Shuffle操作的RDD操作，用来表示一个父RDD的Partition都会被多个子RDD的Partition使用，如图3-2宽依赖关系图中groupByKey算子操作所示，父RDD有3个Partition，每个Partition中的数据会被子RDD中的两个Partition使用。
图3-2 宽依赖关系图
宽依赖的源码位于Dependency.scala文件的ShuffleDependency方法中，newShuffleId()产生了新的shuffleId，表明宽依赖过程需要涉及shuffle操作，后续的代码表示宽依赖进行时的shuffle操作需要向shuffleManager注册信息。
Spark 2.2.1版本的Dependency.scala的ShuffleDependency的源码如下：
Spark 2.4.3版本的Dependency.scala源码与Spark 2.2.1版本相比具有如下特点。
上段代码中第9行后面新增加了对mapSideCombine的条件判断。
Spark中宽依赖关系非常常见，其中较经典的操作为GroupByKey（将输入的key-value类型的数据进行分组，对相同key的value值进行合并，生成一个tuple2，如图3-3所示），具体代码和操作结果如下所示。输入5个tuple2类型的数据，通过运行产生3个tuple2数据。
操作结果如图3-3所示。
图3-3 GroupByKey结果