宽依赖：

是指父RDD的每个分区都可能被多个子RDD分区所使用，子RDD分区通常对应所有的父RDD分区（O(n),与数据规模有关），例如 groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作会产生宽依赖，会产生shuffle

窄依赖：

指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用，例如map、filter、union等操作会产生窄依赖

相比于依赖，窄依赖对优化很有利，主要基于以下两点：

    依赖往往对应着Shuffle操作，需要在运行过程中将同一个父RDD的分区传入到不同的子RDD分区中，中间可能涉及多个节点之间的数据传输；而窄依赖的每个父RDD的分区只会传入到一个子RDD分区中，通常可以在一个节点内完成转换。
    当RDD分区丢失时（某个节点故障），Spark会对数据进行重算
    对于窄依赖，由于父RDD的一个分区只对应一个子RDD分区，这样只需要重算和子RDD分区对应的父RDD分区即可，所以这个重算对数据的利用率是100%的
    对于依赖，重算的父RDD分区对应多个子RDD分区的，这样实际上父RDD中只有一部分的数据是被用于恢复这个丢失的子RDD分区的，另一部分对应子RDD的其他未丢失分区，这就造成了多余的计算；更一般的，宽依赖中子RDD分区通常来自多个父RDD分区，极端情况下，所有的父RDD分区都要进行重新计算。

区分这两种依赖很有用，首先，窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式计算所有父分区，
而宽依赖则需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle，这与MapReduce类似。
第二窄依赖能够更有效地进行失效节点的恢复，即只需要重新计算丢失分区的父分区，而且不同节点之间可以并行计算；而对于一个宽依赖的Lineage图，单个节点失效可能导致这个RDD的所有祖先丢失部分分区，因而需要整体重新计算。