一、源码分析
1、
###入口org.apache.spark.sql/SQLContext.scalasql()方法：
/**
* 使用Spark执行一条SQL查询语句，将结果作为DataFrame返回，SQL解析使用的方言，可以
* 通过spark.sql.dialect参数，来进行设置
*/
def sql(sqlText: String): DataFrame = {
// 首先，查看我们通过SQLContext.setConf()方法设置的参数，Spark.sql.dialect，
// 如果是sql方言，就进入接下来的执行，如果不是sql，就直接报错
// 这里的conf就是SQLConf
if (conf.dialect == "sql") {
// SQLContext的sql()方法正式进入执行阶段，Spark SQL也是有lazy特性的，其实，调用sql()去执行一条SQL语句的时候
// 默认只会调用SqlParser组件针对SQL语句生成一个Unresolved LogicPlan，然后，将Unresolved LogicPlan和SQLXontext
// 自身的实例(this),封装为一个DataFrame，返回DataFrame给用户，其中仅仅封装了SQL语句的Unresolved LogicPlan // 在用户拿到了封装了Unresolved LogicPlan的DataFrame之后，可以执行一些show()、select().show()、groupBy().show()
// 或者拿到DataFrame对应的RDD，执行一系列transformation操作，最后执行一个Action后
// 才会去触发Spark SQL后续的SQL执行流程，包括Analyzer、Optimizer、SparkPlan、execute PysicalPlan // 首先看parseSql()方法，传入SQL语句，调用SqlParser解析SQL，获取Unresolved LogicPlan // parseSql()，总结一下，就是调用了SqlParser的apply()方法，即由SqlParser将SQL语句通过内部的各种select、insert这种词法、语法解析器
// 来进行解析，然后将SQL语句的各个部分，组装成一个LogicalPlan，但是这里的LogicalPlan，只是一颗语法树，还不知道自己具体执行计划的时候，
// 数据从哪里来，所以，叫做UnResolved LogicalPlan，解析了SQL,拿到了UnResolved LogicalPlan，会封装成一个DataFrame，返回给用户，
// 用户此时就开始用DataFrame执行各种操作了
DataFrame(this, parseSql(sqlText))
} else {
sys.error(s"Unsupported SQL dialect: ${conf.dialect}")
}
}setConf()方法：
protected[sql] lazy val conf: SQLConf = new SQLConf
/**
* 如果要给Spark SQL设置一些参数，那么要使用SQLContext.setConf()方法，底层是会将配置信息放入SQLConf对象中的
*/
def setConf(props: Properties): Unit = conf.setConf(props)parseSql()方法：
// sqlParser 实际上是SparkSQLParser的实例，SparkSQLParser里面，又封装了catalyst的SqlParser
@transient
protected[sql] val sqlParser = {
val fallback = new catalyst.SqlParser
new SparkSQLParser(fallback(_))
}
protected[sql] def parseSql(sql: String): LogicalPlan = {
// parseSql()方法，是SqlParser执行的入口，实际上，会调用SqlParser的apply()方法，来获取一个对SQL语句解析后的LogicalPlan
ddlParser(sql, false).getOrElse(sqlParser(sql))
}parseSql()会调SqlParser的apply()方法
SqlParser这个类在org.apache.spark.sql.catalyst包下，其继承了AbstractSparkSQLParser 类class SqlParser extends AbstractSparkSQLParser {parseSql()会调SqlParser的apply()方法，会调AbstractSparkSQLParser的apply()方法private[sql] abstract class AbstractSparkSQLParser
extends StandardTokenParsers with PackratParsers { /**
* 实际上，调用SqlParser的apply()方法，将SQL解析成LogicalPlan时，会调用到SqlParser的父类，AbstractSparkSQLParser
* 的apply()方法
*/
def apply(input: String): LogicalPlan = {
// Initialize the Keywords.
lexical.initialize(reservedWords)
// 这个代码的意思，就是用lexical.Scanner，针对SQL语句，来进行语法检查、分析，满足语法检查结果的话，就使用SQL解析器
// 针对SQL进行解析，包括词法解析(将SQL语句解析成一个个短语，token)、语法解析，最后生成一个Unresolved LogicalPlan
// 该LogicalPlan仅仅针对SQL语句本身生成，纯语法，不设计任何关联的数据源等等信息
phrase(start)(new lexical.Scanner(input)) match {
case Success(plan, _) => plan
case failureOrError => sys.error(failureOrError.toString)
}
}
}###org.apache.spark.sql.catalyst/AbstractSparkSQLParser.scala/**
* 用SqlLexical，对SQL语句，执行一个检查，如果满足检查的话，那么才去分析，
* 否则，说明SQL语句本身的语法，是有问题的
*/class SqlLexical extends StdLexical {
case class FloatLit(chars: String) extends Token {
override def toString = chars
}
}/**
* 从这里可以看出来，Spark SQL是支持两种主要的SQL语法的,包括select语句和insert语句
*/
protected lazy val start: Parser[LogicalPlan] =
( (select | ("(" ~> select <~ ")")) *
( UNION ~ ALL ^^^ { (q1: LogicalPlan, q2: LogicalPlan) => Union(q1, q2) }
| INTERSECT ^^^ { (q1: LogicalPlan, q2: LogicalPlan) => Intersect(q1, q2) }
| EXCEPT ^^^ { (q1: LogicalPlan, q2: LogicalPlan) => Except(q1, q2)}
| UNION ~ DISTINCT.? ^^^ { (q1: LogicalPlan, q2: LogicalPlan) => Distinct(Union(q1, q2)) }
)
| insert
) /**
* 这里，就是对select语句执行解析，语句里面可以包括FROM，WHERE，GROUP，HAVING，LIMIT
*/
protected lazy val select: Parser[LogicalPlan] =
SELECT ~> DISTINCT.? ~
repsep(projection, ",") ~
(FROM ~> relations).? ~
(WHERE ~> expression).? ~
(GROUP ~ BY ~> rep1sep(expression, ",")).? ~
(HAVING ~> expression).? ~
sortType.? ~
(LIMIT ~> expression).? ^^ {
case d ~ p ~ r ~ f ~ g ~ h ~ o ~ l =>
val base = r.getOrElse(NoRelation)
val withFilter = f.map(Filter(_, base)).getOrElse(base)
val withProjection = g
.map(Aggregate(_, assignAliases(p), withFilter))
.getOrElse(Project(assignAliases(p), withFilter))
val withDistinct = d.map(_ => Distinct(withProjection)).getOrElse(withProjection)
val withHaving = h.map(Filter(_, withDistinct)).getOrElse(withDistinct)
val withOrder = o.map(_(withHaving)).getOrElse(withHaving)
val withLimit = l.map(Limit(_, withOrder)).getOrElse(withOrder)
withLimit
} /**
* 解析INSERT、OVERWRITE这种语法
*/
protected lazy val insert: Parser[LogicalPlan] =
INSERT ~> (OVERWRITE ^^^ true | INTO ^^^ false) ~ (TABLE ~> relation) ~ select ^^ {
case o ~ r ~ s => InsertIntoTable(r, Map.empty[String, Option[String]], s, o)
} /**
* 查那些列
*/
protected lazy val projection: Parser[Expression] =
expression ~ (AS.? ~> ident.?) ^^ {
case e ~ a => a.fold(e)(Alias(e, _)())
} // Based very loosely on the MySQL Grammar.
// http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/join.html
/**
* 会将你的SQL语句里面解析出来的各种token，或者TreeNode，给关联起来，最后组成一颗语法树
* 语法树封装在LogicalPlan中，但是要注意，此时的LogicalPlan，还是Unresolved LogicalPlan
*/ protected lazy val relations: Parser[LogicalPlan] =
( relation ~ rep1("," ~> relation) ^^ {
case r1 ~ joins => joins.foldLeft(r1) { case(lhs, r) => Join(lhs, r, Inner, None) } }
| relation
)
2、
###org.apache.spark.sql/SQLContext.scala/**
* 通过这个Join， left: LogicalPlan,right: LogicalPlan
* 意思就是说，将SQL语句的各个部分，通过Spark SQL的规则，组合拼装成一个语法树
*/
case class Join(
left: LogicalPlan,
right: LogicalPlan,
joinType: JoinType,
condition: Option[Expression]) extends BinaryNode {
} /**
* 实际上，在后面操作DataFrame的时候，在实际真正要执行SQL语句，对数据进行查询，返回结果的时候，会触发SQLContext的executePlan()方法的执行，
* 该方法，实际上会返回一个QueryExecution，这个QueryExecution实际上，会触发整个后续的流程
*/
protected[sql] def executeSql(sql: String): this.QueryExecution = executePlan(parseSql(sql)) protected[sql] def executePlan(plan: LogicalPlan) = new this.QueryExecution(plan)@DeveloperApi
protected[sql] class QueryExecution(val logical: LogicalPlan) {
def assertAnalyzed(): Unit = checkAnalysis(analyzed) // 用一个Unresolved LogicalPlan去构造一个QueryExecution的实例对象，那么SQL语句的执行就会一步步触发 // Analyzer的apply()方法执行结束后，得到一个Resolved LogicalPlan
lazy val analyzed: LogicalPlan = analyzer(logical)
// 会通过CacheManager 执行一个缓存的操作，用一个cacheManager，调用其useCachedData()方法，就是说，如果之前已经缓存过这个执行计划
// 又再次执行的话，那么，其实可以使用缓存中的数据
lazy val withCachedData: LogicalPlan = {
assertAnalyzed
cacheManager.useCachedData(analyzed)
}
// 调用Optimizer的apply()方法，针对Resolved LogicalPlan 调用Optimizer，进行优化，获得Optimized LogicalPlan，获得优化后的逻辑执行计划
lazy val optimizedPlan: LogicalPlan = optimizer(withCachedData) // TODO: Don't just pick the first one...
// 用SparkPlanner，对Optimizer生成的Optimized LogicalPlan，创建一个SparkPlan
lazy val sparkPlan: SparkPlan = {
SparkPlan.currentContext.set(self)
planner(optimizedPlan).next()
}
// executedPlan should not be used to initialize any SparkPlan. It should be
// only used for execution.
// 使用SparkPlan 生成一个可以执行的SparkPlan，此时就是PhysicalPlan，物理执行计划，直接可以执行了，已经绑定到了数据源，而且
// 知道对各个表的join，如何进行join，包括join的时候，spark内部会对小表进行广播
lazy val executedPlan: SparkPlan = prepareForExecution(sparkPlan) /** Internal version of the RDD. Avoids copies and has no schema */
// 最后一步，调用SparkPlan(封装了PhysicalPlan的SparkPlan)的executor()方法，execute()方法，实际上就会去执行物理执行计划
// execute()方法返回的是RDD[Row]，就是一个元素类型为Row的RDD
lazy val toRdd: RDD[Row] = executedPlan.execute() protected def stringOrError[A](f: => A): String =
try f.toString catch { case e: Throwable => e.toString } def simpleString: String =
s"""== Physical Plan ==
|${stringOrError(executedPlan)}
""".stripMargin.trim override def toString: String =
// TODO previously will output RDD details by run (${stringOrError(toRdd.toDebugString)})
// however, the `toRdd` will cause the real execution, which is not what we want.
// We need to think about how to avoid the side effect.
s"""== Parsed Logical Plan ==
|${stringOrError(logical)}
|== Analyzed Logical Plan ==
|${stringOrError(analyzed)}
|== Optimized Logical Plan ==
|${stringOrError(optimizedPlan)}
|== Physical Plan ==
|${stringOrError(executedPlan)}
|Code Generation: ${stringOrError(executedPlan.codegenEnabled)}
|== RDD ==
""".stripMargin.trim
} /**
* Analyzer的所在地，QueryExecution实际执行SQL语句的时候，第一步，就是用之前SqlParser解析出来的纯逻辑的封装了语法树的Unresolved LogicalPlan
* 调用Analyzer的apply()方法，将Unresolved LogicalPlan生成一个Resolved LogicalPlan
*/
@transient
protected[sql] lazy val analyzer: Analyzer =
new Analyzer(catalog, functionRegistry, caseSensitive = true) {
override val extendedResolutionRules =
ExtractPythonUdfs ::
sources.PreInsertCastAndRename ::
Nil
}Analyzer这个类在org.apache.spark.sql.catalyst.analysis包下/**
* Analyzer的父类是RuleExecutor，调用Analyzer的apply()方法，实际上会调用RuleExecutor的apply()方法，并传入一个Unresolved LogicalPlan
*/
class Analyzer(catalog: Catalog,
registry: FunctionRegistry,
caseSensitive: Boolean,
maxIterations: Int = 100)
extends RuleExecutor[LogicalPlan] with HiveTypeCoercion {###org.apache.spark.sql.catalyst.rules/RuleExecutor.scalla /**
* 调用这个apply()方法，做了一些事情，总重要的一件事情，就是将这个LogicalPlan与它要查询的数据源绑定起来，从而让
* Unresolved LogicalPlan 变成一个Resolved LogicalPlan
*/
def apply(plan: TreeType): TreeType = {
var curPlan = plan batches.foreach { batch =>
val batchStartPlan = curPlan
var iteration = 1
var lastPlan = curPlan
var continue = true
}
3、Optimizer
接着看Optimizer，不关心apply()方法，关注它的优化逻辑
Optimizer在org.apache.spark.sql.catalyst.optimizeobject DefaultOptimizer extends Optimizer {
// 这里的batches是非常重要的，这里封装了每一个Spark SQL版本中，可以对逻辑执行计划执行的优化策略，在这里，重点理解Optimizer的各种优化策略
// 这样，才清楚，Spark SQL 内部是如何对我们写的SQL语句进行优化的，我们可以再编写SQL语句的时候，直接用优化策略建议的方式来编写SQL语句，传递给
// Spark SQL执行的SQL语句，本身就已经是最优的，这样，就可以避免在执行SQL解析的时候，进行大量的Spark SQL内部的优化，这样，在某种程度上，也可以提升性能
//
val batches =
Batch("Combine Limits", FixedPoint(100),
CombineLimits) ::
// CombineLimits，就是合并limit语句，比如，你的SQL语句中，有多个limit子句，那么在这里会进行合并，取一个并集就可以了，这样的话
// 在后面SQL执行的时候，limit就执行一次就好，所以，我们再写SQL的时候，尽量就写一个limit
Batch("ConstantFolding", FixedPoint(100),
NullPropagation,// 针对NULL的优化，尽量避免出现null的情况，否则，null是很容易产生数据倾斜的
ConstantFolding,// 针对常量的优化，在这里直接计算可以获得的常量，所以我们自己对可能出现的常量尽量直接给出
LikeSimplification, // like的简化优化
BooleanSimplification,// boolean的简化优化
SimplifyFilters,
SimplifyCasts,
SimplifyCaseConversionExpressions,
OptimizeIn) ::
Batch("Decimal Optimizations", FixedPoint(100),
DecimalAggregates) ::
Batch("Filter Pushdown", FixedPoint(100),
UnionPushdown, // 将union下推，意思是和filter pushdown ，就是说将union where这种子句，下推到子查询中进行，尽量早的执行union操作和where
// 操作，避免在外层查询，针对大量的数据，执行where操作
CombineFilters, // 合并filter，就是合并where子句，比如子查询中有针对某个字段的where子句，外层查询中，也有针对同样一个字段的where子句，
// 那么此时是可以合并where子句的，只保留一个即可，取并集即可，所以自己写SQL的时候哦，也要注意where的使用，如果针对一个字段，写一次就好
PushPredicateThroughProject,
PushPredicateThroughJoin,
PushPredicateThroughGenerate,
ColumnPruning) :: // ColumnPruning 列剪裁，就是针对你要查询的列进行剪裁，自己写SQL，如果表中有n个字段，但是你只需要查询一个字段， 那么就用select x from 不要使用select * from
Batch("LocalRelation", FixedPoint(100),
ConvertToLocalRelation) :: Nil
}###org.apache.spark.sql/SQLContext.scala /**
* 用一些策略，比如说DataSourceStrategy，针对逻辑执行计划，执行进一步的具体化和物化
*/
protected[sql] class SparkPlanner extends SparkStrategies {
val sparkContext: SparkContext = self.sparkContext val sqlContext: SQLContext = self def codegenEnabled = self.conf.codegenEnabled def numPartitions = self.conf.numShufflePartitions def strategies: Seq[Strategy] =
experimental.extraStrategies ++ (
DataSourceStrategy ::
DDLStrategy ::
TakeOrdered ::
HashAggregation ::
LeftSemiJoin ::
HashJoin ::
InMemoryScans ::
ParquetOperations ::
BasicOperators ::
CartesianProduct ::
BroadcastNestedLoopJoin :: Nil)
}
