7. Spark SQL的运行原理

7.1 Spark SQL运行架构

　　　　　　Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似，即词法/语法解析、绑定、优化、执行。Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树，然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定、优化等处理过程。Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成：

　　　　　　Core：负责处理数据的输入和输出，如获取数据，查询结果输出成DataFrame等

　　　　　　Catalyst：负责处理整个查询过程，包括解析、绑定、优化等

　　　　　　Hive：负责对Hive数据进行处理

　　　　　　Hive-ThriftServer：主要用于对hive的访问

　　7.1.1 TreeNode

　　　　　　逻辑计划、表达式等都可以用tree来表示，它只是在内存中维护，并不会进行磁盘的持久化，分析器和优化器对树的修改只是替换已有节点

　　　　　　TreeNode有2个直接子类，QueryPlan和Expression。QueryPlan下又有LogicalPlan和SparkPlan.Expression是表达式体系，不需要执行引擎计算而是可以直接处理或者计算的节点，包括投影操作，操作符运算等

　　7.1.2 Rule & RuleExecutor

　　　　　　Rule就是指对逻辑计划要应用的规则，以到达绑定和优化。他的实现类就是RuleExecutor。优化器和分析器都需要继承RuleExecutor。每一个子类中都会定义Batch、Once、FixPoint。其中每一个Batch代表着一套规则，Once表示对树进行一次操作，FixPoint表示对树进行多次迭代操作。RuleExecutor内部提供一个Seq[Batch]属性，里面定义的是RuleExecutor的处理逻辑，具体的处理逻辑由具体的Rule子类实现

7.2 Spark SQL运行原理

　　7.2.1 使用SessionCatalog保存元数据

　　　　　　在解析SQL语句之前，会创建SparkSession，或者如果是2.0之前的版本初始化SQLContext，SparkSession只是封装了SparkContext和SQLContext的创建而已。会把元数据保存在SessionCatalog中，涉及到表名，字段名称和字段类型。创建临时表或者视图，其实就会往SessionCatalog注册

　　7.2.2 解析SQL，使用ANTLR生成未绑定的逻辑计划

　　　　　　当调用SparkSession的sql或者SQLContext的sql方法，我们以2.0为准，就会使用SparkSqlParser进行解析SQL。使用的ANTLR进行词法解析和语法解析。它分为2个步骤来生成Unresolved LogicalPlan：

　　　　　　# 词法分析：Lexical Analysis，负责将token分组成符号类

　　　　　　# 构建一个分析树或者语法树AST

　　7.2.3 使用分析器Analyzer绑定逻辑计划

　　　　　　在该阶段，Analyzer会使用Analyzer Rules，并结合SessionCatalog，对未绑定的逻辑计划进行解析，生成已绑定的逻辑计划

　　7.2.4 使用优化器Optimizer优化逻辑计划

　　　　　　优化器也是会定义一套Rules，利用这些Rule对逻辑计划和Exepression进行迭代处理，从而使得树的节点进行合并和优化

　　7.2.5 使用SparkPlanner生成物理计划

　　　　　　SparkSpanner使用Planning Strategies，对优化后的逻辑计划进行转换，生成可以执行的物理计划SparkPlan

　　7.2.6 使用QueryExecution执行物理计划

　　　　　　此时调用SparkPlan的execute方法，底层其实已经再触发JOB了，然后返回RDD

巴特西