SparkSQL内核解析-执行全过程概述

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从SQL到RDD

// 创建SparkSession类。从2.0开始逐步替代SparkContext称为Spark应用入口
var spark = SparkSession.builder().appName("appName").master("local").getOrCreate()
//创建数据表并读取数据
spark.read.json("./test.json").createOrReplaceTempView("test_table")
//通过SQL进行数据分析。可输入任何满足语法的语句
spark.sql("select name from test_table where a > 1").show()

SQL转换步骤

实际转换过程

InternalRow体系

用来表示一行数据的类，根据下标来访问和操作元素，其中每一列都是Catalyst内部定义的数据类型；物理算子树产生和转换的RDD类型为RDD[InternalRow]；

• BaseGenericInternalRow 实现了InternalRow中所有定义的get类型方法，通过调用此类定义的genericGet虚函数进行，实现在下级子类中

• • GenericInternalRow 构造参数是Array[Any],采用对象数据进行底层存储，不允许通过set进行改变

  • SpecificInternalRow 构造函数是Array[MutableValue] ,运行通过set进行修改

  • MutableUnsafeRow 用来支持对特定列数据进行修改

• JoinedRow 用户Join操作，将两个InternalRow放在一起形成新的InternalRow

• UnsafeRow 不采用Java对象存储方式，避免GC的开销。同时对行数据进行特殊编码使得更高效（Tungsten计划）。

TreeNode体系

TreeNode是SparkSQL中所有树节点的基类，定义了通用集合操作和树遍历接口

• Expression是Catalyst的表达式体系

• QueryPlan下包含逻辑算子树和物理执行算子树两个子类

Catalyst还提供了节点位置功能，根据TreeNode定位到对应SQL字串中的位置，方便Debug

Expression体系

一般指不需要触发执行引擎也能直接计算的单元，如四则运算，逻辑、转换、过滤等。主要定义5个方面的操作：

Expression也是TreeNode 的子类，因此可以调用所有TreeNpde方法，也能通过多级Expression组成复杂表达式。下面列举常用Expression：

• Nondeterministic接口（deterministic=false;foldable=false 具有不确定性的Expression，如Rand())

• Unevaluable接口 非可执行表达式，调用eval会抛出异常。主要用于未被逻辑计划解析或优化的表达式

• CodegenFallback接口 不支持代码生成的表达式，一般用于第三方实现的无法生成Java代码的表达式（如Hive的UDF），在接口中实现具体调用方法

• LeafExpression 叶子节点类型的表达式，不包含任何子节点，如Star,CurrentData

• UnaryExpression 一元类型表达式，输入涉及一个子节点，如Abs

• BinaryExpression 二元类型表达式

• TernaryExpression 三元类型表达式

内部数据系统

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