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Spark 不需要将每个中间计算结果进行数据复制以防数据丢失，因为每一步产生的 RDD 里都会存储它的依赖关系。
这样做有助于提升 Spark 的计算效率，并且使错误恢复更加容易。
试想，在一个有 N 步的计算模型中，如果记载第 N 步输出 RDD 的节点发生故障，数据丢失，我们可以从第 N-1 步的 RDD 出发，再次计算，而无需重复整个 N 步计算过程。这样的容错特性也是 RDD 为什么是一个“弹性”的数据集的原因之一。
窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency）