原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage（按宽依赖划分Stage）
窄依赖是指父类分区的数据，被子类RDD中的指定的唯一一个分区消费
宽依赖就是子类的分区的数据，要依赖多个父类RDD的分区，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。
举个栗子：（WordCount又是你！）
textFile.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey((x,y)=>x+y).saveAsTextFile(“balabala")
flatmap map明显都是父子一对一，reduceByKey明显，一个子的kv，需要多个partition里的kv聚一块才能得到（Shuffle），所以宽依赖，划一刀，结束
PS : Spark Shuffle
涉及到shuffle 过程，前一个stage 的 ShuffleMapTask 进行 shuffle write， 把数据存储在 blockManager 上面， 并且把数据位置元信息上报到 driver 的 mapOutTrack 组件中， 下一个 stage 根据数据位置元信息， 进行 shuffle read， 拉取上个stage 的输出数据。
HashBasedShuffle(M*R个小文件！太多啦) ——> Consolidation(在同一个 core 上先后运行的两个 map task的输出， 对应同一个文件的不同的 segment上， 称为一个 FileSegment， 形成一个 ShuffleBlockFile) ——> Sort Based Shuffle(map端的任务会按照Partition id以及key对记录进行排序。同时将全部结果写到一个数据文件中，同时生成一个索引文件) ——> Tungsten-Sort Based Shuffle(使用堆外内存和新的内存管理模型，节省了内存空间和大量的gc， 提升了性能)