简述Stage的数量等于什么 ？
在Spark中，Stage的数量通常取决于两个主要因素：转换操作中的shuffle事件和宽依赖（wide dependency）。
- Shuffle事件：当一个操作如
reduceByKey或groupBy导致数据跨越不同节点的分布式重新排序时，就会发生shuffle。每次shuffle都会结束当前的Stage，并开始一个新的Stage。因此，Stage的数量与shuffle操作的数量直接相关。 -
宽依赖（Wide Dependency）：这是指一个父RDD的分区数据被用于计算子RDD多个分区的情况。这种依赖关系通常在shuffle操作中出现，因为shuffle需要重新分配数据。每个宽依赖标志着新Stage的开始。
简而言之，Stage的数量通常等于shuffle事件的数量加一。这是因为每个新的Stage都是由一个shuffle操作引起的，而第一个Stage不需要shuffle就可以开始。例如，如果在一个Job中有两次shuffle，那么将会有三个Stage。
应用场景示例
举个例子，考虑一个Spark作业，它首先对数据进行map操作，然后是reduceByKey，接着是另一个map操作，最后是groupBy。在这个作业中：
reduceByKey和groupBy都会引发shuffle。- 因此，从开始到
reduceByKey是第一个Stage，reduceByKey后到groupBy是第二个Stage，而groupBy之后是第三个Stage。 - 所以，总共有三个Stage。