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Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述，

Spark SQL模块，主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容，说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务。以Spark 2.4.3为例，Spark SQL这个大模块分为三个子模块，如下图所示

其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架，在Hive中类似的框架是Calcite(将SQL解析成MapReduce任务)。Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段，这个在对应的论文中讲述得比较清楚，本系列很多内容也会参考论文，有兴趣阅读原论文的可以到这里看：Spark SQL: Relational Data Processing in Spark。

而Core模块其实就是Spark SQL主要解析的流程，当然这个过程中会去调用Catalyst的一些内容。这模块里面比较常用的类包括SparkSession，DataSet等。

至于hive模块，这个不用说，肯定跟hive有关的。这个模块在本系列基本不会涉及到，就不多介绍了。

值得一提的是，论文发表的时候还是在Spark1.x阶段，那个时候SQL解析成词法树用的是scala写的一个解析工具，到2.x阶段改为使用antlr4来做这部分工作(这应该算是最大的改变)。至于为什么要改，我猜是出于可读性和易用性方面的考虑，当然这个仅是个人猜测。

另外，这一系列会简单介绍一条SQL语句的处理流程，基于spark 2.4.3(sql这个模块在spark2.1后变化不大)。这一篇先从整体介绍Spark SQL出现的背景及解决问题，Dataframe API以及Catalyst的流程大概是怎么样，后面分阶段细说Catalyst的流程。

Spark SQL出现的背景及解决的问题

在最早的时候，大规模处理数据的技术是MapReduce，但这种框架执行效率太慢，进行一些关系型处理(如join)需要编写大量代码。后来hive这种框架可以让用户输入sql语句，自动进行优化并执行。

但在大型系统中，任然有两个主要问题，一个是ETL操作需要对接多个数据源。另一个是用户需要执行复杂分析，比如机器学习和图计算等。但传统的关系型处理系统中较难实现。

Spark SQL提供了两个子模块来解决这个问题，DataFrame API和Catalyst。

相比于RDD，Dataframe api提供了更加丰富的关系型api，并且能和RDD相互转换，后面Spark机器学习方面的工作重心，也从以RDD为基础的mllib转移到以Dataframe为基础的Spark ML(虽然Dataframe底层也是RDD)。

另一个就是Catalyst，通过它可以轻松为诸如机器学习之类的域添加数据源(比如json或通过case class自定义的类型)，优化规则和数据类型。

通过这两个模块，Spark SQL主要实现以下目标：

提供方便易用好的API，包括读取外部数据源，以及关系数据处理(用过的都知道)

使用已建立的DBMS技术提供高性能。

轻松支持新数据源，包括半结构化数据和外部数据库(比如MYSQL)。

图计算和机器学习方面的拓展

那下面就介绍Dataframe和Catalyst的流程，当然主要讨论的还是Catalyst。

统一API Dataframe

先来看看论文里面提供的一张图：

这张图可以说明很多，首先Spark的Dataframe API底层也是基于Spark的RDD。但与RDD不同的在于，Dataframe会持有schema(这个实在不好翻译，可以理解为数据的结构吧)，以及可以执行各种各样的关系型操作，比如Select，Filter，Join，Groupby等。从操作上来说，和pandas的Dataframe有点像(连名字都是一样的)。

同时因为是基于RDD的，所以很多RDD的特性Dataframe都能够享受到，比如说分布式计算中一致性，可靠性方面的保证，以及可以通过cache缓存数据，提高计算性能啊等等。

同时图中页展示了Dataframe可以通过JDBC链接外部数据库，通过控制台操作(spark-shell)，或者用户程序。说白了，就是Dataframe可以通过RDD转换而来，也可以通过外部数据表生成。

对了，这里顺便说一句，很多初次接触Spark SQL的童鞋可能会对Dataset和Dataframe这两个东西感到疑惑，在1.x时代它们确实有些差别，不过在spark2.x的时候，这两个API已经统一了。所以基本上Dataset和Dataframe可以看成是等价的东西。

最后还是结合代码做一下实际的展示吧，如下展示生成一个RDD，并且根据这个RDD生成对应的Dataframe，从中可以看出RDD和Dataframe的区别：

//生成RDD

scala> val data = sc.parallelize(Array((1,2),(3,4)))

data: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at :24

scala> data.foreach(println)

(1,2)

(3,4)

scala> val df = data.toDF("fir","sec")

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [fir: int, sec: int]

scala> df.show()

+---+---+

|fir|sec|

+---+---+

| 1| 2|

| 3| 4|

+---+---+

//跟RDD相比，多了schema

scala> df.printSchema()

root

|-- fir: integer (nullable = false)

|-- sec: integer (nullable = false)

Catalyst流程解析

Catalyst在论文中被叫做优化器(Optimizer)，这部分是论文里面较为核心的内容，不过其实流程还是蛮好理解的，依旧贴下论文里面的图。

主要流程大概可以分为以下几步：

提前说一下吧，上述流程多数是在org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution这个类里面，这个贴一下简单的代码，看看就好，先不多做深究。后面的文章会详细介绍这里的内容。

class QueryExecution(val sparkSession: SparkSession, val logical: LogicalPlan) {

......其他代码

//analyzer阶段

lazy val analyzed: LogicalPlan = {

SparkSession.setActiveSession(sparkSession)

sparkSession.sessionState.analyzer.executeAndCheck(logical)

}

//optimizer阶段

lazy val optimizedPlan: LogicalPlan = sparkSession.sessionState.optimizer.execute(withCachedData)

//SparkPlan阶段

lazy val sparkPlan: SparkPlan = {

SparkSession.setActiveSession(sparkSession)

// TODO: We use next(), i.e. take the first plan returned by the planner, here for now,

// but we will implement to choose the best plan.

planner.plan(ReturnAnswer(optimizedPlan)).next()

}

//prepareForExecution阶段

// executedPlan should not be used to initialize any SparkPlan. It should be

// only used for execution.

lazy val executedPlan: SparkPlan = prepareForExecution(sparkPlan)

//execute阶段

/** Internal version of the RDD. Avoids copies and has no schema */

lazy val toRdd: RDD[InternalRow] = executedPlan.execute()

......其他代码

}

值得一提的是每个阶段都使用了lazy懒加载，对这块感兴趣可以看看我之前的文章Scala函数式编程(六) 懒加载与Stream。

上述主要介绍Spark SQL模块内容，其出现的背景以及主要解决问题。而后简单介绍下Dataframe API的内容，以及Spark SQL解析SQL的内部框架Catalyst。后续主要会介绍Catalyst中各个步骤的流程，结合源码来做一些分析。

以上~