什么是窄依赖？什么是宽依赖？它们在DAG划分Stage时有什么作用？

窄依赖和宽依赖都是Spark中用于描述数据之间依赖关系的概念。

窄依赖是指一个父RDD的每个分区最多只能被一个子RDD的分区所依赖。也就是说，子RDD的每个分区只依赖于父RDD的一个分区。这种依赖关系可以让Spark在一个节点上处理多个分区，从而提高处理效率。

宽依赖是指一个父RDD的分区可能被多个子RDD的分区依赖。也就是说，子RDD的每个分区可以依赖于父RDD的多个分区。这种依赖关系会导致Shuffle操作，从而降低处理效率。

在DAG划分Stage时，窄依赖可以让Spark将多个分区合并到同一个Stage中，从而减少Stage的数量，提高处理效率。而宽依赖则需要进行Shuffle操作，因此需要将父RDD和子RDD分到不同的Stage中，从而保证Shuffle操作能够正确执行。

相关问题

DAGScheduler使用什么将DAG划分成stage

DAGScheduler使用RDD依赖关系将DAG划分成stage。一个stage是由一组相同的shuffle依赖关系组成的，即同一个stage中的所有shuffle依赖关系的源RDD都是同一个父RDD。在划分stage的过程中，DAGScheduler会按照topological order（拓扑排序）对DAG进行排序，然后按照shuffle依赖关系分割成多个stage。这样可以提高作业的并行度和执行效率。每个stage都是由一组任务（task）组成，这些任务可以并行地执行。

试述如下Spark的几个主要概念：RDD、DAG、阶段、分区、窄依赖、宽依赖

Spark是一个分布式计算框架，其几个主要概念如下：

1. RDD（Resilient Distributed Dataset）：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据结构，是不可变的分布式对象集合，可以被分区存储在集群的多个节点上，支持并行操作。

2. DAG（Directed Acyclic Graph）：有向无环图，是Spark中表示计算任务依赖关系的数据结构，每个DAG包含多个阶段（Stage），每个阶段可以由多个任务（Task）并行执行。

3. 阶段（Stage）：DAG中的一个节点，包含多个任务，这些任务可以并行执行，阶段的划分是基于RDD之间的依赖关系，每个阶段中的任务都可以在不同的节点上并行执行。

4. 分区（Partition）：RDD中的一个数据块，是数据的最小单位，可以被存储在集群中的不同节点上进行并行计算。

5. 窄依赖（Narrow Dependency）：指一个父RDD的每个分区最多只被一个子RDD的一个分区所依赖，这种依赖可以通过shuffle操作（即网络传输和排序）来完成。

6. 宽依赖（Wide Dependency）：指一个父RDD的每个分区可能会被多个子RDD的分区所依赖，这种依赖必须通过shuffle操作来完成，会产生磁盘IO和网络传输等开销，因此会影响性能。

这些概念是Spark中非常重要的，掌握了这些概念，可以更好地理解Spark的运行机制，从而编写更加高效的Spark程序。