在Apache Spark中，如果调用reduce操作的函数次数超出了预期，可能是由于代码中出现了多次调用reduce操作的情况。以下是一些解决方法：

1. 查看代码逻辑：仔细检查代码中是否多次调用了reduce操作，如果是的话，可以尝试将其合并为一次调用。

2. 使用其他操作代替reduce：如果代码中的多次reduce操作可以使用其他操作代替，比如aggregate、fold等，可以尝试使用这些操作来减少函数调用次数。

3. 缓存中间计算结果：如果多次reduce操作之间存在相同的计算步骤，可以考虑将中间计算结果缓存起来，以减少重复计算的次数。

以下是一个示例代码，演示了如何通过合并reduce操作来减少函数调用次数：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext
sc = SparkContext("local", "ReduceExample")

# 创建一个RDD
data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])

# 错误示例：多次调用reduce操作
result1 = data.reduce(lambda a, b: a + b)
result2 = data.reduce(lambda a, b: a * b)

# 正确示例：合并reduce操作
result = data.reduce(lambda a, b: (a + b, a * b))

# 输出结果
print("Sum:", result[0])
print("Product:", result[1])

# 关闭SparkContext
sc.stop()

在上面的示例代码中，原本存在两次reduce操作，分别计算了RDD中元素的和和乘积。通过合并reduce操作，将两个操作合并为一次调用，减少了函数调用次数。