简述Spark的宽依赖和窄依赖，为什么要这么划分 ？
参考答案：
在Apache Spark中，宽依赖和窄依赖是描述RDD（弹性分布式数据集）之间关系的两种主要类型。这两种依赖关系在理解Spark的任务调度、分区和故障恢复等方面至关重要。
窄依赖是指每个父RDD的分区最多只被一个子RDD的分区所使用。这意味着子RDD的每个分区只依赖于父RDD的一个分区。窄依赖中不存在数据混洗（shuffle）的过程，因为数据的分区关系被保留了下来。这种依赖关系使得Spark能够高效地执行转换操作，因为它不需要进行数据的全局重新组织。窄依赖的一个典型例子是map和filter操作。
宽依赖则是指一个父RDD的分区可能被多个子RDD的分区所使用。这通常发生在需要对数据进行重新分区或聚合的操作中，会导致数据混洗的过程，即将父RDD的数据重新组织和洗牌以满足子RDD的分区需求。宽依赖的存在会导致性能损失，因为它需要进行全局的数据重新排序和传输，这对大规模数据集来说是昂贵的操作。reduceByKey和groupByKey等操作就是宽依赖的例子。
之所以要划分宽依赖和窄依赖，主要是出于以下原因：
- 任务顺序控制：设置宽窄依赖可以确保任务按照正确的顺序执行，这对于有复杂的任务依赖关系的项目非常重要。
- 减少并发问题：通过设置依赖关系，可以避免并发执行造成的问题。例如，如果任务A依赖于任务B的结果，那么只有当任务B完成后才会开始执行任务A，这样可以避免潜在的数据冲突或不一致。
- 提高作业执行效率：理解宽依赖和窄依赖可以帮助Spark在执行计划优化时尽量减少数据混洗的操作，从而提高作业的执行效率和性能。
总的来说，宽依赖和窄依赖的划分有助于更好地理解和优化Spark作业的执行过程。