最近在工作讨论中，同事提出了这么一个问题：作用在一个RDD/DataFrame上的连续的多个map是在对数据的一次循环遍历中完成的还是需要多次循环？
当时我很自然地回答说：不需要多次循环，spark会将多个map操作pipeline起来apply到rdd partition的每个data element上.
事后仔细想了想这个问题，虽然我确信spark不可能傻到每个map operator都循环遍历一次数据，但是这些map操作具体是怎么被pipeline起来apply的呢？这个问题还真不太清楚。于是乎，阅读了一些相关源码，力求把这个问题搞清楚。本文就是看完源码后的一次整理，以防过几天又全忘了。
我们从DAGScheduler的submitStage方法开始，分析一下map operators(包括map, filter, flatMap等) 是怎样被pipeline起来执行的。
submit stage
我们知道，spark的每个job都会被划分成多个stage，这些stage会被DAGScheduler以task set的形式提交给TaskScheduler以调度执行，DAGScheduler的submitStage方法实现了这一步骤。
如果当前stage没有missingParentStage（未完成的parent stages），submitStage会调用submitMissingTasks，这个方法是做了一些工作的，主要有：
1. 找到当前stage需要计算的partitions
stage的partitions就是其对应rdd的partitions，那么stage对应的rdd是怎么确定的呢？源码注释是这样解释的：
@param rdd RDD that this stage runs on: for a shuffle map stage, it's the RDD we run map tasks on, while for a result stage, it's the target RDD that we ran an action on
我的理解是：对于shuffle map stage，它的rdd就是引发shuffle的那个operator(比如reduceByKey)所作用的rdd；对于result stage，就是action(比如count)所作用的rdd.
2. 初始化当前stage的authorizedCommiters
一个partition对应一个task，当一个task完成后，它会commit它的输出结果到HDFS. 为了防止一个task的多个attempt都commit它们的output，每个task attempt在commit输出结果之前都要向OutputCommitCoordinator请求commit的permission，只有获得批准的attempt才能commit. 批准commit的原则是： "first committer wins" .
在submitMissingTasks方法中会把当前stage的所有partitions对应的tasks的authorizedCommitter都设置为-1，也就是还没有获批的committer.
3. 获取每个需要计算的partitions的preferred location
根据每个partition的数据locality信息获取对应task的preferred locations.
4. 序列化并广播taskBinary
taskBinary包含了执行task所需要的信息（包括数据信息，代码信息）。对于不同的task type，taskBinary包含的信息有所不同。
spark有两种类型的task ： shuffle map task和result task， 与上面提到的shuffle map stage和result stage相对应。
shuffle map task的作用是生成rdd对应partition的output数据并将其划分到多个buckets(每个reducer对应一个bucket)里面，以便shuffle过程使用。这里的划分是依据shuffleDependency中指定的partitioner进行的，所以shuffle map task的taskBinary反序列化后的类型是(RDD[_], ShuffleDependency[_, _, _])
result task的作用是在对应的rdd partition上执行指定的function，所以result task的taskBinary反序列化后的类型是(RDD[T], (TaskContext, Iterator[T]) => U)
生成taskBinary的代码：
5. 生成tasks
result stage生成result tasks，shuffle map stage生成shuffle map tasks.
有多少个missing partition，就会生成多少个task.
可以看到taskBinary被作为参数用于构建task对象。
6. 构建task set并向taskScheduler提交
spark map operators如何被pipeline的
通过上面的分析，我们知道rdd的map operators最终都会被转化成shuffle map task和result task，然后分配到exectuor端去执行。那么这些map operators是怎么被pipeline起来执行的呢？也就是说shuffle map task和result task是怎么把这些operators串联起来的呢？
为了回答这个问题，我们还需要阅读一下ShuffleMapTask和ResultTask的源码 ：
shuffle map task和result task都会对taskBinary做反序列化得到rdd对象并且调用rdd.iterator函数去获取对应partition的数据。我们来看看rdd.iterator函数做了什么：
rdd.iterator调用了rdd.getOrCompute
getOrCompute会先通过当前executor上的blockManager获取指定block id的block，如果block不存在则调用computeOrReadCheckpoint，computeOrReadCheckpoint会调用compute方法进行计算，而这个compute方法是RDD的一个抽象方法，由RDD的子类实现。
因为filter, map, flatMap操作生成的RDD都是MapPartitionsRDD, 所以我们以MapPartitionsRDD为例：
可以看到，compute方法调用了parent RDD的iterator方法，然后apply了当前MapPartitionsRDD的f参数. 那这个f又是什么function呢？我们需要回到RDD.scala中看一下map, filter, flatMap的code：
从上面的源码可以看出，MapPartitionsRDD中的f函数就是对parent rdd的iterator调用了相同的map函数以执行用户给定的function.
所以这是一个逐层嵌套的rdd.iterator方法调用，子rdd调用父rdd的iterator方法并在其结果之上调用scala.collection.Iterator的map函数以执行用户给定的function，逐层调用，直到调用到最初的iterator（比如hadoopRDD partition的iterator）。
现在，我们最初的问题：“多个连续的spark map operators是如何pipeline起来执行的？” 就转化成了“scala.collection.Iterator的多个连续map操作是如何pipeline起来的？”
scala.collection.Iterator的map operators是怎么构成pipeline的？
看一下scala.collection.Ierator中map, filter, flatMap函数的源码：
从上面的源码可以看出，Iterator的map, filter, flatMap方法返回的Iterator就是基于当前Iterator （self）override了next和hasNext方法的Iterator实例。比如，对于map函数，结果Iterator的hasNext就是直接调用了self iterator的hasNext，next方法就是在self iterator的next方法的结果上调用了指定的map function.
flatMap和filter函数稍微复杂些，但本质上一样，都是通过调用self iterator的hasNext和next方法对数据进行遍历和处理。
所以，当我们调用最终结果iterator的hasNext和next方法进行遍历时，每遍历一个data element都会逐层调用父层iterator的hasNext和next方法。各层的map function组成了一个pipeline，每个data element都经过这个pipeline的处理得到最终结果数据。
总结
1. 对RDD的operators最终会转化成shuffle map task和result task在exectuor上执行。
2. 每个task （shuffle map task 或 result task）都会被分配一个taskBinary，taskBinary以broadCast的方式分发到每个executor，每个executor都会对taskBinary进行反序列化，得到对应的rdd，以及对应的function或shuffle dependency(function for result task, shuffle dependency for shuffle map task)。
3. task通过调用对应rdd的iterator方法获取对应partition的数据，而这个iterator方法又会逐层调用父rdd的iterator方法获取数据。这一过程底层是通过覆写scala.collection.iterator的hasNext和next方法实现的。
4. RDD/DataFrame上的连续的map, filter, flatMap函数会自动构成operator pipeline一起对每个data element进行处理，单次循环即可完成多个map operators, 无需多次遍历。
说明
1. 本文源码均是apache spark 2.1.1版本。
2. 本文只讨论了像filter, map, flatMap这种依次处理每个data element的map operators，对于像mapPartitions这种对partition进行处理的operator未做讨论。
3. 如有错误，敬请指正。