Spark 中：窄依赖：上游 RDD 流向至多一个下游 RDD ；宽依赖：上游 RDD 流向多个下游 RDD 。
这里的宽和窄，说的是当前节点流向下游节点，当前节点数据是否会分区变多份。
宽依赖往往需要 shuffle 操作，stage 会增加。宽依赖导致当前节点分区，可
能增加数据传输量，下游故障导致当前整个 RDD 重新计算，浪费。不同算子产生
相应的宽窄依赖。
Flink 中也有 stage 的概念，叫 task，多个算子合成一个 task，合成条件要满足：
- 上下游的并行度一致
- 下游节点的入度为1 （也就是说下游节点没有来自其他节点的输入）
- 上下游节点都在同一个 slot group 中（下面会解释 slot group）
- 下游节点的 chain 策略为 ALWAYS（可以与上下游链接，map、flatmap、filter等默认是ALWAYS）
- 上游节点的 chain 策略为 ALWAYS 或 HEAD（只能与下游链接，不能与上游链接，Source默认是HEAD）
- 两个节点间数据分区方式是 forward（参考理解数据流的分区） 用户没有禁用 chain