简述为什么要根据宽依赖划分Stage ？

在Spark等分布式计算框架中，根据宽依赖划分Stage的原因主要是为了更好地处理数据依赖和并行计算。

首先，宽依赖和窄依赖是RDD（弹性分布式数据集）之间的两种主要依赖关系。窄依赖指的是每个父RDD的分区最多被子RDD的一个分区所使用，例如map、filter、union等操作，这种情况下，父RDD和子RDD的分区关系相对简单，可以高效地并行处理。而宽依赖则是指每个父RDD的分区可能被多个子RDD的分区所使用，如groupByKey、reduceByKey等操作，这涉及到跨分区的数据传输和整合，处理起来相对复杂。

在分布式计算中，任务是在集群中的多个节点上并行执行的。为了最大化并行度和提高计算效率，需要合理地将任务划分为不同的阶段（Stage）。每个Stage内部的任务可以并行执行，而不同Stage之间的任务则存在依赖关系，需要按照顺序执行。

宽依赖是划分Stage的关键依据。由于宽依赖涉及到跨分区的数据传输和整合，因此需要在不同的Stage中进行处理。每个Stage包含一系列可以并行执行的任务，这些任务只依赖于同一Stage内的父RDD。当遇到宽依赖时，意味着需要进行跨Stage的数据传输和整合，因此需要在该处划分新的Stage。

通过根据宽依赖划分Stage，可以确保每个Stage内部的任务可以高效地并行执行，同时不同Stage之间的依赖关系也得到了清晰的表示。这有助于优化计算过程，减少不必要的数据传输和等待时间，从而提高整个分布式计算的效率。