简述Spark join在什么情况下会变成窄依赖 ？

在Spark中，join操作是否成为窄依赖主要取决于join的类型以及join操作的输入RDD的分区方式。窄依赖是指一个子RDD的分区仅依赖于一个父RDD的分区，这种依赖关系使得计算更为高效且容错性更好。

在join操作中，如果两个待join的RDD具有相同的分区方式，即它们的分区键相同，那么join操作就可以变成窄依赖。这是因为每个子RDD的分区只需要读取与其分区键相同的父RDD分区的数据，因此满足了窄依赖的定义。这种join操作通常被称为“co-partitioned join”或“分区内join”。

另外，如果join操作使用的是map-side join的方式，也可以实现窄依赖。在这种方式中，Spark会将较小的RDD广播到每个节点上，然后在每个节点上执行map操作，将较大的RDD的每个分区与较小的RDD进行join。由于每个节点上的操作都是独立的，并且只依赖于本地数据，因此这也是一种窄依赖。

需要注意的是，不是所有的join操作都可以变成窄依赖。如果两个待join的RDD的分区方式不同，或者join操作涉及到复杂的转换和重分区操作，那么join操作就可能变成宽依赖。宽依赖意味着一个子RDD的分区依赖于多个父RDD的分区，这会增加计算的复杂性和开销。

因此，在设计Spark作业时，应该尽量优化join操作以利用窄依赖的优势。这可以通过选择合适的分区键、使用co-partitioned join或map-side join等方式来实现。