即使采用pipeline的方式，函数f对依赖的RDD中的数据集合的操作也会有两种方式：

1.f(record)，f作用于集合的每一条记录，每次只作用于一条记录

2.f(records)，f一次性作用于集合的全部数据；

Spark采用的是第一种方式，因为：

1.无需等待，可以最大化的使用集群的计算资源 

2.减少OOM的产生

3.最大化的有利于并发

4.可以精准的控制每一个Partition本身(Dependency)及其内部的计算(compute)

5.基于lineage的算子流动式函数式计算，可以节省中间结果的产生，可以最快的恢复

不会产生网络流量，因为用的是pipeline。

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物理执行过程

Spark Application里面可以产生1个或者多个job，例如spark-shell默认启动时，内部就没有job，只是作为资源的分配程序，可以在里面写代码产生多个Job，普通程序一般而言，可以有不用的Action，每一个Action一般也会触发一个Job。

      Spark是MapReduce思想的一种更加精致和高效的实现，MapReduce有很多不同的具体实现，例如Hadoop的MapReduce基本的计算流程，如下：首先是并发，以JVM为对象的并发Mapper，Mapper中的map的执行会产生输出数据，输出的数据会经由Partitioner指定的规则，放到localFileSystem中，然后再经由Shuffle、Sort、Aggregate变成reducer中的Reduce的输入，执行reduce产生最终的执行结果。hadoop MapReduce执行的流程虽然简单，但是过于死板，尤其是构造复杂算法（迭代）时候，非常不利于算法的实现，且执行效率极为低下。

       Spark执行时，物理算法构造和物理执行时，最基本的核心：最大化pipeline

       基于pipeline的思想，数据被使用的时候才开始计算，从数据流动的视角来说，是数据流动到计算的位置。实质上，从逻辑的角度来看，是算子在数据上流动。

       从算法构建的角度而言，是算子作用于数据，所以是算子在数据上流动。方便算法的构建。

       从物理执行的角度而言，是数据流动到计算的位置。方便系统更加高效的运行。

       对于pipeline而言，数据计算的位置就是每个Stage中最后的RDD，每个Stage中除了最后一个RDD算子是真实的意外，前面的算子都是假的。

       由于计算的Lazy特性，导致计算从后往前回溯，形成Computing Chain，导致的结果就是需要首先计算出具体一个Stage内部左侧的RDD中本次计算依赖的Partition。

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窄依赖的物理执行

       一个Stage内部的RDD都是窄依赖，窄依赖计算本身是逻辑上看从stage内部的最左侧的RDD开始计算的，根据Computing Chain，数据（Record）从一个计算步骤流动到下一个计算步骤，以此类推，直到计算到Stage内部的最后一个RDD产生计算结果。

       Computing Chain的构建是从后往前回溯构建而成的，而实际的物理计算则是让数据从前往后在算子上流动，直到流动到不能再流动为止，才开始计算下一个Record。这就导致后面的RDD对前面的RDD的依赖，虽然是Partition级别的数据集合的依赖，但是并不需要父RDD把Partition中的所有的Record计算完毕，才整体完后流动数据进行计算。这极大地提高了计算速率。

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宽依赖的物理执行

      必须等到依赖的父Stage中的最后一个RDD把全部数据彻底计算完毕，才能够经过shuffle来计算当前的Stage。

Spark Job具体的物理执行