- 窄依赖(Narrow Dependency):指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，例如map、filter等这些算子 一个RDD，对它的父RDD只有简单的一对一的关系，RDD的每个partition仅仅依赖于父RDD 中的一个partition，父RDD和子RDD的partition之间的对应关系，是一对一的。
- 宽依赖(Shuffle Dependency):父RDD的每个分区都可能被子RDD的多个分区使用，例如groupByKey、 reduceByKey，sortBykey等算子，这些算子其实都会产生shuffle操作，每一个父RDD的partition中的数据都可能会传输一部分到下一个RDD的每个partition中。此时就会出现，父RDD和子RDD的partition之间，具有错综复杂的关系，这种情况就叫做两个RDD 之间是宽依赖，同时，他们之间会发生shuffle操作。
这里以《单词计数》案例进行分析
最左侧是linesRDD，这个表示我们通过textFile读取文件中的数据之后获取的RDD
接着是我们使用flatMap算子，对每一行数据按照空格切开，然后可以获取到第二个RDD，这个RDD中包含的是切开的每一个单词
在这里这两个RDD就属于一个窄依赖，因为父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，也就是说他们的分区是一对一的，这样就不需要经过shuffle了。
接着是使用map算子，将每一个单词转换成(单词,1)这种形式， 此时这两个RDD也是一个窄依赖的关系，父RDD的分区和子RDD的分区也是一对一的
最后我们会调用reduceByKey算子，此时会对相同key的数据进行分组，分到一个分区里面，并且进行聚合操作，此时父RDD的每个分区都可能被子RDD的多个分区使用，那这两个RDD就属于宽依赖了。
