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。