父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的，或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。
不会有shuffle的产生，父RDD的一个分区去到子RDD的一个分区。
多对一或者一对一
可以理解为独生子女
父RDD与子RDD partition之间的关系是一对多。
会有shuffle的产生，父RDD的一个分区的数据去到子RDD的不同分区里面。
一对多
可以理解为超生
窄依赖：filter map flatmap mapPartitions
宽依赖：reduceByKey grupByKey combineByKey，sortByKey, join(no copartition)
Spark任务会根据RDD之间的依赖关系，形成一个DAG有向无环图，DAG会提交给DAGScheduler，DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage
从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。
原文：https://www.cnblogs.com/Alcesttt/p/11514375.html