对于宽依赖，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;

　　如下图所示，是某个job分为3个阶段(stage)，窄依赖可以放在同一个阶段(stage),而宽依赖由于shuffle的存在因此不能放在同一个阶段(state)中:　　　　A和B:　　　　　　groupBy操作是宽依赖,存在shuffle操作。　　　　　　F和G:　　　　　　join操作是宽依赖，存在shuffle操作。　　　　B和G:　　　　　　是窄依赖，以为B的各个分区和G的分区唯一对应。　　　　E和F，D和F，C和D:　　　　　　map和union均没有shuffle操作，因此均是宅依赖，因此他们可以在同一个阶段(stage)。

　　温馨提示:　　　　宽依赖有shufle操作，窄依赖没有shuffle操作，因此我们可以将宅依赖放在同一个阶段执行，而宽依赖则需要分开不同的阶段操作，因为宽依赖要做shuffle的前提是需要依赖上一个阶段的执行结果。　　　　由于窄依赖不需要等待，就可以利用并行的概念来执行数据，从而提升效率。