1、什么是依赖关系？
2、什么是宽窄依赖？
窄依赖：Narrow Dependencies
定义：父RDD的一个分区的数据只给了子RDD的一个分区 【不用经过Shuffle】
特点：一对一或者多对一，不经过Shuffle，性能相对较快， 但无法实现全局分区、排序、分组等
一个Stage内部的计算都是窄依赖的过程，全部在内存中 完成。
宽依赖：Wide/Shuffle Dependencies
定义：父RDD的一个分区的数据给了子RDD的多个分区【需要调用Shuffle的分区器来实现】
特点：一对多，必须经过Shuffle，性能相对较慢，可以实现全 局分区、排序、分组等
Spark的job中按照宽依赖来划分Stage
本质：只是一种标记，标记两个RDD之间的依赖关系
3、为什么要标记宽窄关系？
1）提高数据容错的性能，避免分区数据丢失时，需要重新构建整个RDD
2）提高数据转换的性能，将连续窄依赖操作使用同一个Task都放在内存中直接转换
