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在 Spark 中，当 map 和 filter 这类窄依赖（Narrow Dependency）的算子连续应用时，它们会被合并到同一个 Stage 中，并且在同一个 Task 内按顺序执行。这种优化称为 流水线（Pipeline）执行，其核心目的是减少中间数据的物化（不生成中间 RDD 的物理存储），从而提高执行效率。

详细原理说明

1. Stage 的划分依据

Spark 根据 宽依赖（Shuffle Dependency） 划分 Stage。每个宽依赖会触发 Stage 的切分，而连续的窄依赖操作（如 map → filter）会合并到同一个 Stage。

2. Task 的生成与执行

Stage 内生成 Task：每个 Stage 会被划分为多个 Task，Task 的数量与 Stage 的最后一个 RDD 的分区数一致。
Task 的执行逻辑：每个 Task 按顺序执行 Stage 内的所有窄依赖操作（如 map → filter），无需将中间结果写入磁盘或内存。

3. 流水线（Pipeline）优化

避免中间数据物化：对于连续的窄依赖操作，Spark 会将它们合并为一个计算链（Compute Chain），在内存中逐条处理数据，而不是先生成 map 后的中间结果再执行 filter。
函数组合：实际上，map 和 filter 的函数会被合并为一个复合函数，按顺序应用到每条数据上。

示例说明

假设有以下代码：

val rdd = sc.parallelize(1 to 100)
val mapped = rdd.map(x => x * 2)     // 窄依赖
val filtered = mapped.filter(x => x > 50) // 窄依赖
filtered.collect()

执行流程

Stage 划分：由于 map 和 filter 都是窄依赖，它们被合并到同一个 Stage。
Task 执行：
- 每个 Task 处理一个分区（例如分区0的数据为 [1, 2, ..., 100]）。
- Task 内部按顺序执行 map(x => x * 2) 和 filter(x => x > 50)。
- 数据流：原始数据 → 逐条应用 map → 立即应用 filter → 最终结果。
无中间存储：map 后的中间结果不会写入磁盘或内存，直接传递给 filter。

验证方法

可以通过 Spark UI 或日志观察执行计划：

DAG 可视化：在 Spark UI 的 DAG Visualization 中，map 和 filter 会被合并为一个 Stage。
物理计划：通过 filtered.toDebugString 查看 RDD 的血缘关系，确认无 Shuffle 操作。

特殊情况与注意事项

缓存（Cache/Persist）会破坏流水线：
- 如果在 map 后显式缓存数据（如 mapped.cache()），则 map 和 filter 会被拆分到不同 Stage。
- 此时，map 的结果会被物化到内存/磁盘，filter 的 Task 需要从缓存中读取数据。
非连续窄依赖：
- 如果 map 和 filter 之间插入宽依赖操作（如 repartition），则会被拆分到不同 Stage。

性能影响

优势：流水线执行减少了数据序列化、磁盘 I/O 和内存占用，显著提升性能。
劣势：如果某个操作非常耗时（如复杂计算），可能无法充分利用流水线的优势。

总结

同一 Task 内执行：连续的窄依赖算子（如 map → filter）会在同一个 Task 内按顺序处理。
优化核心：通过流水线执行避免中间数据物化，减少资源开销。
例外场景：缓存或宽依赖会中断流水线，导致 Stage 切分。