一. 前言
我们知道在Presto中有个叫Pipeline的概念，Pipeline其实就是一条包含各个算子的流水线，如下所示。本文主要介绍在Presto中，Pipeline是如何划分的。
二. Pipeline
在Presto中，一个Stage中包括一个或者多个Pipeline，一个Pipeline中包括多个Driver，数据在同一个Pipeline的内部Driver间数据交换不需要经过网络，在pipeline与pipeline之间也只经过内存Exchange在本地进行数据交换即可。
三. Pipeline切分
Pipeline的管理都在LocalExecutionPlanner类中实现的，在Stage在生成Driver的时候，是否要切分成多个Pipeline时，主要遵循如下几个原则：
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每个Stage至少有有1条Pipeline去执行，主要代码流程如下所示：
LocalExecutionPlanner::plan
PhysicalOperation physicalOperation = plan.accept
context.addDriverFactory // Stage的主pipeline
因为每个Stage都会调用LocalExecutionPlanner::plan生成Operator算子，因此可以保证每个Stage至少有一个pipeline来执行。
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对于Exchange算子时增加一条Pipeline对Source进行并行处理。
LocalExecutionPlanner::plan
PhysicalOperation physicalOperation = plan.accept
visitExchange
createLocalExchange
context.addDriverFactory // 对于exchange的source plan，新增一条pipeline处理 -
在处理Join算子时增加单独一条Pipeline执行Hash表的创建处理。
LocalExecutionPlanner::plan
PhysicalOperation physicalOperation = plan.accept
visitJoin
createLookupJoin
createLookupSourceFactory
context.addDriverFactory // 对于Hash表的构建，新产生一个pipeline处理 -
此外， 还有其他的一些算子也会切分pipeline，比如semi join等，但是原理和上边是一样的，因此不再重复叙述。