在分布式计算框架中，特别是像 Apache Spark 这样的框架中，依赖关系通常分为窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。理解这两者的区别对于优化和理解作业的执行非常重要。

- **窄依赖（Narrow Dependency）**：每个父分区最多被一个子分区使用。换句话说，一个父分区的数据只会被一个子分区读取。这种依赖关系使得数据的传输和处理更加高效，因为可以在单个节点上完成，不需要跨节点的数据传输。

- **宽依赖（Wide Dependency）**：一个父分区的数据会被多个子分区使用。这种依赖关系通常需要跨节点的数据传输，涉及到数据的洗牌（shuffle），因此通常比窄依赖更昂贵。

分析选项：

A. **Join**：通常是宽依赖，因为需要将数据重新分配到不同的分区，以便进行连接操作。

B. **Filter**：是窄依赖，因为过滤操作只需在每个分区内进行，不需要跨分区的数据传输。

C. **Group**：通常是宽依赖，因为需要对数据进行分组，这通常涉及到数据的重新分配和洗牌。

D. **Sort**：通常是宽依赖，因为排序需要对数据进行全局排序，涉及到跨分区的数据传输。

因此，正确答案是 **B: filter**，因为它是窄依赖操作。过滤操作仅在每个分区内进行，不需要跨分区的数据传输。