宽窄依赖：父RDD的分区只对应下面子RDD的一个分区，为窄依赖。其余为宽依赖
| 维度 | 窄依赖 | 宽依赖 |
|---|---|---|
| 数据传输 | 无shuffle，本地处理14 | 需shuffle，跨节点传输14 |
| 并行度 | 高（允许流水线并行）57 | 低（需等待父任务完成）28 |
| 容错恢复成本 | 仅需重算单个父分区57 | 需重算多个父分区8 |
| 典型操作 | map、filter、union4 | groupByKey、join4 |
其实就是父RDD的一个分区会被传到几个子RDD分区的区别。如果被传到一个子RDD分区，就可以不需要移动数据（移动计算）；如果被传到多个子RDD分区，就需要进行数据的传输。
如何计算job, stage, task可以参考这篇博客：[Spark] 手撕Job、Stage、Task划分机制_spark根据什么分task-CSDN博客
——4.28)
在图像分类中的应用)
