简述Spark join在什么情况下会变成窄依赖 ？
参考回答
Spark中的join操作会变成窄依赖的情况是当两张表的分区键一致时。具体来说，如果join操作时，两个数据集已经根据相同的键进行了分区，那么在join过程中，数据就不需要跨分区移动。这样，join会变成窄依赖，因为每个分区的处理只依赖于同一个分区内的数据，不需要 shuffle。
详细讲解与拓展
窄依赖和宽依赖的概念
- 窄依赖（Narrow Dependency）：每个父任务的输出只会被少数几个子任务使用。例如，
map、filter等操作。它们的输出数据量较小，数据不需要跨多个分区传递。 - 宽依赖（Wide Dependency）：父任务的输出会被多个子任务使用，数据需要在不同的分区之间进行 shuffle 操作。例如，
groupByKey、reduceByKey、join等操作。
为什么 join 可能变成窄依赖
在 Spark 中，join 操作一般是宽依赖，因为它通常会导致数据在不同的分区间进行 shuffle。原因在于，join操作是基于某个条件（通常是键值对的匹配）将数据集合并。如果两个数据集的分区方式不同，Spark就需要将数据从一个分区重新分配到另一个分区，进行 shuffle。
但如果两个数据集的分区方式相同，即它们是按照相同的键进行分区的，那么在执行join时，Spark就不需要进行 shuffle。这样，每个分区内的数据已经按照相同的规则进行了分配，因此可以直接在各自的分区内部进行join，从而避免了跨分区的数据移动，成为窄依赖。
举个例子
假设有两个数据集 A 和 B，它们都根据相同的 user_id 进行分区。当执行A.join(B)时，Spark会检查两个数据集的分区情况。如果它们的user_id分区键相同，Spark可以在每个分区内直接执行join，不需要进行跨分区的数据传输（shuffle）。此时，join操作就变成了窄依赖。
然而，如果两个数据集的分区方式不同，Spark需要将数据从一个分区传输到另一个分区，进行 shuffle，这时就会产生宽依赖。
总结
join操作会变成窄依赖的前提是两个参与join的数据集已经根据相同的键进行分区。- 在这种情况下，
join可以在每个分区内部完成，而不需要跨分区的数据传输，从而避免了 shuffle。