问题描述：
在一段spark机器学习的程序中，同时用到了Filter算子和StringIndexer算子，其中StringIndexer在前，filter在后，并且filter是对stringindexer的输出列设置了过滤条件，filter算子之后将数据集灌到随机森林中（试过决策树分类和逻辑回归同样都会触发bug，与filter后面具体是什么算子没有关系），然后再运行的时候报了一个错，错误的原因是源数据中出现了stringindexer模型中没有的标签值。用过stringindexer这个算子的人应该了解，这个算子其实就是把输入数据集中的某一列（一般是离散值）进行编码，按照值出现的次数降序排序存放到一个数组中，然后每种标签值就被映射为它在数组中对应的下标值，这样讲离散的字符串变量转换为double类型的值，方便后面灌入到机器学习算法中进行处理。回到我之前说的报的错误：源数据中出现了stringindexer模型中没有的标签值。这个就很费解，因为stringindexer是根据输入数据进行训练得到的模型，然后我现在用同样的一份数据通过stringindexer训练的模型再进行转换却出现了问题！！
这个问题我想了很久，最后发现跟spark-sql中的基于规则的优化（RBO）有关，具体的说跟PredictionPushdown（过滤条件下推）有关。回到spark程序中，我开始仔细分析整个数据处理流程。stringindexer的输入数据集其实是通过两个数据集进行内等连接得到的，我们知道内等连接其实是能够对数据起到过滤效果的。
另一方面，filter算子由于PredictionPushdown的优化，在实际进行物理计算的时候并不是在stringindexer转换之后执行的，而是被下推到了其中一张表读取的最开始的时候，并且这个下推的过滤条件中是带有一个UDF的，因为在我的程序中，filter算子是对stringindexer输出列设置过滤条件，那么这个输出列再源数据中是不存在的，源数据中只存在stringindexer的输入列，因此实际上下推后的过滤条件是先对这个原始标签列转换为double类型，然后再根据filter中设置的过滤条件判断这个double类型的值，从而实现真正的过滤逻辑。
至此，产生bug的所有条件已经具备，我再把为什么会出现这个错误的原因整个理一下：
原始数据有两张表，对这两张表进行join后的数据输入到stringindexer中，假设其中一张表中有一列标签列rawlabel,他的离散值是'a','b','c','d'，但是经过join后只剩下了'a','b','c'三种值，那么这个数据输入到stringindexer进行训练后得到的模型中保存了一个map, map的内容是('a'->0,'b'->1,'c'->2), stringindexer的模型根据这个map对输入的数据进行转换。 那么rawlabel经过stringindexer转换后产生一个新的输出列convertedlabel, 然后filter算子对convertedlabel设置的条件是小于1。ok，至此整个计算逻辑已经完了，但是在实际执行的时候，对于convertedlabel的过滤条件会连着stringindexer模型中的map被整合成一个UDF下推到其中一张表的数据读取阶段，这时候如果读到一条rawlabel的值是'd'的数据，那么输入这个UDF中就会在map中找不到对应的映射，这时候就会报错。
以上就是这个问题的来龙去脉，我们可以避免这个bug，也就是当stringindexer前面有join这样的算子，那么在stringindexer之后不要对stringindexer的输出列设置过滤条件，可以从业务逻辑上考虑把过滤算子提前到stringindexer之前，直接对原始的列设置等价的过滤条件。