我知道spark的shuffle过程包括两个阶段：shuffle write和shuffle read。作为我自己，我认为shuffle write任务的数量是由最后一个rdd的分区数决定的，这个分区对应于一个任务。同时，我也不认为shuffle会改变rdd的分区号，除非指定了分区号，比如reducebykey（1000）或者repartition（1000），否则新阶段rdd的分区号应该等于最后一阶段rdd的分区号。但我最近看到的东西似乎和我预想的不太一样。
对于shuffle write任务的数量，我还没有找到一个明确的解释，但我自己的想法是，它是由最后一个rdd在最后一个阶段的分区数决定的；
关于shuffle read task，有这样一种说法，如果没有设置参数spark.default.parallelism，那么新stage的分区号是由上一个stage中最后一个rdd的较大分区号决定的（例如：导致join操作符的stage被分割），分区号应该等于task，所以我知道，洗牌写任务的数量是由最后一个RDD的较大分区数决定的；但是如果设置了参数spark.default.parallelism，那么新阶段的分区数由参数决定，据我所知，shuffle write任务的数量也由参数决定。
我不太清楚这种理解有什么问题，所以我想问一个更了解是什么决定了这两项任务的数量的人。谢谢你的回答~
考虑这一点的原因是，有人提出了一种数据倾斜的解决方案，即增加无序读取任务的数量，以减少每个任务处理的数据的大小。然而，该方案仅适用于大多数密钥对应于大量数据的情况。在只有少数几个键的情况下，由于仍有大量的数据经过一两个任务的处理，效果有限甚至不存在，这并不能从根本上缓解数据倾斜的影响。