简述Spark join在什么情况下会变成窄依赖 ？
在Apache Spark中，join操作通常会产生宽依赖，特别是当涉及到不同的数据分区时。然而，在某些特定情况下，join操作可以变成窄依赖。窄依赖指的是每个父RDD的分区最多只被一个子RDD的分区所使用，这种情况下，数据不需要通过网络进行大规模的shuffle。具体到join操作，以下是一些可能导致窄依赖的情况：
- 相同分区方式的join：如果两个RDD使用相同的方式进行分区（即它们有相同的分区器），并且它们的分区数目也相同，那么这两个RDD的join操作将不需要shuffle，从而形成窄依赖。
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Broadcast Hash Join：在处理大小极度不匹配的两个数据集时，可以使用广播变量将较小的数据集发送到所有节点。这种情况下，较小的数据集会在内存中与较大的数据集的各个分区进行join，因此不需要shuffle，这同样是一种窄依赖。
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Map-side Join：当两个RDD的分区数目较少，且其中一个RDD的整体大小足够小，可以被加载到内存中时，可以在map端直接进行join操作，而无需shuffle。
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预分区的数据集：如果两个待join的RDD已经预先按照相同的key进行了分区，那么这两个数据集的join操作也可以避免shuffle，形成窄依赖。
需要注意的是，虽然窄依赖在性能上有优势（减少了网络传输和shuffle的成本），但它并不总是可行的，特别是在处理大规模分布式数据集时。在设计Spark应用程序时，了解数据的特性和分布情况对于优化join操作至关重要。