Rdd成员变量Dependency介绍（类型及其如何被初始化）

Dependency的类型

rdd的Dependency分NarrowDependency和ShuffleDependency两种。
1 NarrowDependency：一个Parent RDD的数据经过处理之后，只能传递到一个Child RDD，它又分为：
a. OneToOneDependency：MapPartitionsRDD、HadoopRDD的依赖，这种依赖Parent RDD和Child RDD是1对1的关系
b. RangeDependency：UnionRDD的依赖，这种依赖是多个Parent RDD对应1个Child RDD

2 ShuffleDependency: 一个Parent RDD的数据经过处理之后，传递给多个Child RDD，ShuffledRDD的依赖就是这种类型。

rdd的dependencies是如何初始化的：

rdd都继承自 class RDD，来看下它的主构造函数：

abstract class RDD[T: ClassTag](    @transient private var _sc: SparkContext,    // 参数deps即该rdd的依赖s    @transient private var deps: Seq[Dependency[_]]  ) extends Serializable with Logging

rdd的依赖应该都来自这个deps了，那deps怎么来的呢，以rdd.map来看下：

// 以 rdd_A.map(...) 为例def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {    val cleanF = sc.clean(f)    // 新建 MapPartitionsRDD 对象，将 rdd_A 本身作为第一个参数    new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))  }

再看MapPartitionsRDD的定义（主构造函数）：

private[spark] class MapPartitionsRDD[U: ClassTag, T: ClassTag](    prev: RDD[T],    f: (TaskContext, Int, Iterator[T]) => Iterator[U],      preservesPartitioning: Boolean = false)  extends RDD[U](prev)

MapPartitionsRDD 第一个参数prev来自父类RDD，构造 MapPartitionsRDD 时先调用 super(prev), 即调RDD的构造函数。
super(prev)
=> 调 RDD私有构造函数：

// oneParent 即rdd_A对象def this(@transient oneParent: RDD[_]) = this(    oneParent.context ,     List(new OneToOneDependency(oneParent)))

=> 调 RDD主构造函数：

RDD[T: ClassTag](     @transient private var _sc: SparkContext,     @transient private var deps: Seq[Dependency[_]]) 

可以看到rdd_A对象被封装为List传入RDD主构造函数，的第二个参数即其 deps ；
再看 r.dependencies 方法：

final def dependencies: Seq[Dependency[_]] = {    checkpointRDD.map(r => List(new OneToOneDependency(r))).getOrElse {      if (dependencies_ == null) {        // 这里即返回 RDD 主构造函数参数 deps ；        dependencies_ = getDependencies      }      dependencies_    }  }