简述Spark的lazy体现在哪里 ？
参考回答
Spark的lazy evaluation（惰性求值）体现在以下几个方面：
- 操作延迟执行：
- Spark中的RDD操作（如
map、filter、flatMap等）在调用时并不会立即执行，而是形成一个计算的DAG（有向无环图）。这些操作只是记录了计算的逻辑，而不是立即进行实际计算。
- Spark中的RDD操作（如
- 触发计算：
- 只有在进行行动操作（如
collect、count、saveAsTextFile等）时，Spark才会开始执行实际的计算。行动操作会触发RDD计算并开始执行之前所定义的转换操作。
- 只有在进行行动操作（如
- 优化执行计划：
- 由于所有的转换操作（如
map、filter等）在执行时都只是构建了一个执行计划，Spark可以根据这个计划进行优化，比如合并多个操作，减少中间数据的存储等，优化整体计算过程。
- 由于所有的转换操作（如
详细讲解与拓展
- 惰性求值的实现：
- 在Spark中，转换操作（如
map、filter等）不会立即执行，而是返回一个新的RDD，这个RDD包含了这些操作的逻辑。Spark通过延迟执行的机制，可以在最终触发行动操作时，按照整个作业的DAG执行图来决定计算顺序和策略。 - 这种延迟执行的机制使得Spark可以避免一些不必要的计算，尤其是在多个转换操作之间，如果某些操作的结果可以通过合并来减少计算量，Spark就可以优化执行计划。
- 在Spark中，转换操作（如
- 行动操作触发计算：
- Spark的惰性求值只有在行动操作触发时才会真正开始执行。行动操作包括
collect（将结果收集到驱动程序）、count（计算元素数量）、saveAsTextFile（将结果保存到外部存储系统）等。 - 例如，当执行
rdd.map().filter().collect()时，map和filter操作不会立即执行，而是会在collect触发时进行计算，这样可以减少不必要的计算。
- Spark的惰性求值只有在行动操作触发时才会真正开始执行。行动操作包括
- 优化执行计划：
- Spark通过惰性求值可以对多个转换操作进行优化。例如，当多个
map操作串联在一起时，Spark会合并这些操作，减少中间数据的存储和计算开销。这是因为Spark并不会立即执行每个操作，而是等到真正执行时再进行优化。 - 通过对整个DAG的分析，Spark可以选择最优的执行策略（比如合并Shuffle操作），提高作业的性能。
- Spark通过惰性求值可以对多个转换操作进行优化。例如，当多个
- 减少计算量和资源消耗：
- 惰性求值有助于减少计算量和资源消耗。例如，在多个转换操作链中，如果某个操作结果是无用的（例如因为后续操作的逻辑可以直接跳过这个结果），Spark会跳过这些操作，避免无用的计算。
总结
Spark的惰性求值机制主要体现在转换操作（如map、filter等）不会立即执行，而是构建一个执行计划（DAG）。只有当遇到行动操作时，Spark才会根据这个计划执行计算。惰性求值不仅能够避免不必要的计算，还能通过优化执行计划提高作业性能，减少资源消耗。