我们知道RDD就是一个不可变的带分区的记录集合，Spark提供了RDD上的两类操作，转换和动作。转换是用来定义一个新的RDD，包括map, flatMap, filter, union, sample, join, groupByKey, cogroup, ReduceByKey, cros, sortByKey, mapValues等，动作是返回一个结果，包括collect, reduce, count, save, lookupKey。
首先要注意一点，就是分区，那么：- 如果一个RDD的依赖的每个分区只依赖另一个RDD的同一个分区，就是narow，如图上的C和D，D和F，B和G，这样就不需要进行shuffle，同时还可以按照流水线的方式，把一个分区上的多个操作放在一个Task里进行，如图上覆盖C，D，F的红色阴影。
- 如果一个RDD的每个分区需要依赖另一个RDD的所有分区，就是wide，如图上的A和B，F和G，这样的依赖需要进行shuffle，需要更多的运算。