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在分布式计算框架中，一个Stage内的TaskSet包含的Task个数主要由以下因素决定：

1. 当前Stage对应的RDD分区数
   每个Task负责处理一个RDD分区（Partition）。例如：

   val rdd = sc.parallelize(1 to 100, 10) // 创建10个分区的RDD val mapped = rdd.map(_ * 2) // 此Stage的TaskSet包含10个Task

2. Shuffle操作的分区配置
   当Stage包含Shuffle操作（如reduceByKey）时，Task数量由Shuffle后的分区数决定：

   val reduced = rdd.reduceByKey(_ + _, 15) // 此Stage的TaskSet包含15个Task

3. 资源分配限制
   实际运行的Task数量受集群资源约束：

   • Executor数量：$$N_{exec}$$
   • 每个Executor的核数：$$C_{exec}$$ 最大并行Task数为：$$N_{exec} \times C_{exec}$$，但不会超过RDD分区数。

示例说明
假设RDD初始分区数为100：

• filter操作（窄依赖）产生的Stage仍为100个Task
• groupBy操作（宽依赖）后若设置numPartitions=50，则新Stage为50个Task
• 若集群仅有20个Executor核，则同一时刻最多并行20个Task

调整分区数可优化性能：

rdd.repartition(200) // 显式增加分区数