在Spark中，RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）的依賴機(jī)制主要包括兩種類型：寬依賴（Wide Dependency）和窄依賴（Narrow Dependency）。因此，正確答案是A: 寬窄依賴。

### 專業(yè)分析：

1. **窄依賴（Narrow Dependency）**：
- 在窄依賴中，每個(gè)父RDD的分區(qū)最多被子RDD的一個(gè)分區(qū)使用。這意味著數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換操作是相對(duì)簡(jiǎn)單的，例如map、filter等操作。
- 由于數(shù)據(jù)的分區(qū)之間沒有重疊，窄依賴可以在不需要全局?jǐn)?shù)據(jù)重組的情況下進(jìn)行計(jì)算，因此可以高效地進(jìn)行pipeline執(zhí)行。
- 失敗時(shí)，窄依賴的恢復(fù)代價(jià)較低，因?yàn)橹恍枰匦掠?jì)算丟失的分區(qū)。

2. **寬依賴（Wide Dependency）**：
- 在寬依賴中，父RDD的一個(gè)分區(qū)可能會(huì)被子RDD的多個(gè)分區(qū)使用。這通常涉及需要數(shù)據(jù)重組的操作，例如groupByKey、reduceByKey、join等。
- 寬依賴會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)需要在節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行shuffle，這是一種代價(jià)高昂的操作，因?yàn)樗婕熬W(wǎng)絡(luò)I/O。
- 由于shuffle的存在，寬依賴的容錯(cuò)和恢復(fù)比窄依賴復(fù)雜，因?yàn)樾枰匦逻M(jìn)行數(shù)據(jù)的shuffle。

### 結(jié)論：
Spark的RDD依賴機(jī)制主要是通過寬窄依賴來管理數(shù)據(jù)分區(qū)之間的關(guān)系，這直接影響到作業(yè)的執(zhí)行效率和容錯(cuò)機(jī)制。因此，選項(xiàng)A: 寬窄依賴是正確的。選項(xiàng)B和C（廣度依賴、深度依賴）并不是Spark中實(shí)際存在的概念。