背景

​ SQL作为一门标准的、通用的、简单的DSL，在大数据分析中有着越来越重要的地位;Spark在批处理引擎领域当前也是处于绝对的地位，而Spark2.0中的SparkSQL也支持ANSI-SQL 2003标准。因此SparkSQL在大数据分析中的地位不言而喻。
本文将通过分析一条SQL在Spark中的解析执行过程来梳理SparkSQL执行的一个流程。

案例分析

代码

val spark = SparkSession.builder().appName("TestSql").master("local[*]").enableHiveSupport().getOrCreate()
val df = spark.sql("select sepal_length,class from origin_csvload.csv_iris_qx  order by  sepal_length limit 10 ")
df.show(3)

代码100分

我们在数仓中新建了一张表origin_csvload.csv_iris_qx，然后通过SparkSQL执行了一条SQL，由于整个过程由于是懒加载的，需要通过Terminal方法触发，此处我们选择show方法来触发。

源码分析

词法解析、语法解析以及分析

sql方法会执行以下3个重点：

1. sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText)：将SQL字符串通过ANTLR解析成逻辑计划（Parsed Logical Plan）
2. sparkSession.sessionState.executePlan(logicalPlan)：执行逻辑计划，此处为懒加载，只新建QueryExecution实例，并不会触发实际动作。需要注意的是QueryExecution其实是包含了SQL解析执行的4个阶段计划（解析、分析、优化、执行）
3. QueryExecution.assertAnalyzed()：触发语法分析，得到分析计划（Analyzed Logical Plan）

代码100分def sql(sqlText: String): DataFrame = {
    //1:Parsed Logical Plan
    Dataset.ofRows(self, sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText))
}
  
def ofRows(sparkSession: SparkSession, logicalPlan: LogicalPlan): DataFrame = {
    val qe = sparkSession.sessionState.executePlan(logicalPlan)//d-1
    qe.assertAnalyzed()//d-2
    new Dataset[Row](sparkSession, qe, RowEncoder(qe.analyzed.schema))
}

//d-1
def executePlan(plan: LogicalPlan): QueryExecution = new QueryExecution(sparkSession, plan)

//2:Analyzed Logical Plan
lazy val analyzed: LogicalPlansparkSession.sessionState.analyzer.executeAndCheck(logical)

解析计划和分析计划

sql解析后计划如下：

== Parsed Logical Plan ==
'GlobalLimit 10
+- 'LocalLimit 10
   +- 'Sort ['sepal_length ASC NULLS FIRST], true
      +- 'Project ['sepal_length, 'class]
         +- 'UnresolvedRelation `origin_csvload`.`csv_iris_qx`

主要是将SQL一一对应地翻译成了catalyst的操作，此时数据表并没有被解析，只是简单地识别为表。而分析后的计划则包含了字段的位置、类型，表的具体类型（parquet）等信息。

代码100分== Analyzed Logical Plan ==
sepal_length: double, class: string
GlobalLimit 10
+- LocalLimit 10
   +- Sort [sepal_length#0 ASC NULLS FIRST], true
      +- Project [sepal_length#0, class#4]
         +- SubqueryAlias `origin_csvload`.`csv_iris_qx`
            +- Relation[sepal_length#0,sepal_width#1,petal_length#2,petal_width#3,class#4] parquet

此处有个比较有意思的点，UnresolvedRelation origin_csvload.csv_iris_qx被翻译成了一个子查询别名，读取文件出来的数据注册成了一个表，这个是不必要的，后续的优化会消除这个子查询别名。

优化以及执行

以DataSet的show方法为例，show的方法调用链为showString->getRows->take->head->withAction，我们先来看看withAction方法：

def head(n: Int): Array[T] = withAction("head", limit(n).queryExecution)(collectFromPlan)
private def withAction[U](name: String, qe: QueryExecution)(action: SparkPlan => U) = {
    val 
    result= SQLExecution.withNewExecutionId(sparkSession, qe) {
       action(qe.executedPlan)
    }
    result
}

withAction方法主要执行如下逻辑：
1. 拿到缓存的解析计划，使用遍历优化器执行解析计划，得到若干优化计划。
2. 获取第一个优化计划，遍历执行前优化获得物理执行计划，这是已经可以执行的计划了。
3. 执行物理计划，返回实际结果。至此，这条SQL之旅就结束了。

//3:Optimized Logical Plan,withCachedData为Analyzed Logical Plan，即缓存的变量analyzed
lazy val optimizedPlan: LogicalPlan = sparkSession.sessionState.optimizer.execute(withCachedData)
lazy val sparkPlan: SparkPlan = planner.plan(ReturnAnswer(optimizedPlan)).next()
//4:Physical Plan
lazy val executedPlan: SparkPlan = prepareForExecution(sparkPlan)

优化计划及物理计划

优化后的计划如下，可以看到SubqueryAliases已经没有了。

== Optimized Logical Plan ==
GlobalLimit 10
+- LocalLimit 10
   +- Sort [sepal_length#0 ASC NULLS FIRST], true
      +- Project [sepal_length#0, class#4]
         +- Relation[sepal_length#0,sepal_width#1,petal_length#2,petal_width#3,class#4] parquet

具体的优化点如下图所示，行首有!表示优化的地方。

其中”=== Result of Batch Finish Analysis ===”表示”Finish Analysis”的规则簇（参见附录一）被应用成功，可以看到该规则簇中有一个消除子查询别名的规则EliminateSubqueryAliases

Batch("Finish Analysis", Once,
      EliminateSubqueryAliases,
      ReplaceExpressions,
      ComputeCurrentTime,
      GetCurrentDatabase(sessionCatalog),
      RewriteDistinctAggregates)

最后根据物理计划生成规则（附录二）可以得到物理计划，这就是已经可以执行的计划了。具体如下：

== Physical Plan ==
TakeOrderedAndProject(limit=10, orderBy=[sepal_length#0 ASC NULLS FIRST], output=[sepal_length#0,class#4])
+- *(1) Project [sepal_length#0, class#4]
   +- *(1) FileScan parquet origin_csvload.csv_iris_qx[sepal_length#0,class#4] Batched: true, Format: Parquet, Location: CatalogFileIndex[hdfs://di124:8020/user/hive/warehouse/origin_csvload.db/csv_iris_qx], PartitionCount: 1, PartitionFilters: [], PushedFilters: [], ReadSchema: struct<sepal_length:double,class:string>

总结

本文简述了一条SQL是如何从字符串经过词法解析、语法解析、规则优化等步骤转化成可执行的物理计划，最后以一个Terminal方法触发逻辑返回结果。本文可为后续SQL优化提供一定思路，之后可再详述具体的SQL优化原则。

附录一：优化方法

分析计划会依次应用如下优化：

1. 前置优化。当前为空。
2. 默认优化。主要有如下类别，每个类别分别有若干优化规则。

• Optimize Metadata Only Query
• Extract Python UDFs
• Prune File Source Table Partitions
• Parquet Schema Pruning
• Finish Analysis
• Union
• Subquery
• Replace Operators
• Aggregate
• Operator Optimizations
• Check Cartesian Products
• Decimal Optimizations
• Typed Filter Optimization
• LocalRelation
• OptimizeCodegen
• RewriteSubquery

1. 后置优化。当前为空。
2. 用户提供的优化。来自experimentalMethods.extraOptimizations，当前也没有。

附录二：物理计划生成规则

生成物理执行计划的规则如下：

• PlanSubqueries
• EnsureRequirements
• CollapseCodegenStages
• ReuseExchange
• ReuseSubquery

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