spark执行sql的原理是什么

spark执行sql的步骤

在Spark中执行SQL查询的步骤包括查询的解析、优化和执行。以下是执行Spark中SQL查询的主要步骤：

1. 「解析（Parse）：」
   

• 用户使用SparkSession的sql方法提交SQL查询字符串。
• Spark将SQL查询字符串解析为抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。

2. 「分析（Analyze）：」
   

• Spark执行语法和语义分析，将AST转换为逻辑查询计划（Logical Plan）。
• 在这个阶段，Spark检查查询中的表、列是否存在，以及其它语义错误。

3. 「优化（Optimize）：」
   

• 使用Catalyst优化器对逻辑查询计划进行优化。
• 优化器会进行谓词下推、列剪枝、常量折叠等一系列优化，生成优化后的逻辑查询计划。

4. 「物理计划生成（Generate Physical Plan）：」
   

• 将优化后的逻辑查询计划转换为物理查询计划（Physical Plan）。
• 在这个阶段，Spark会选择合适的物理操作符，生成一个执行计划，即如何在分布式环境中执行查询。

5. 「执行（Execute）：」
   

• Spark执行物理查询计划，将查询分发到集群上的各个节点上执行。
• 每个节点上的任务负责处理局部数据，并将结果传递给协调节点。

6. 「结果汇总（Collect Results）：」
   

• 如果查询需要将结果返回给驱动程序（例如，通过show()方法显示结果），Spark将各个节点上的部分结果汇总到驱动程序。
• 结果以DataFrame的形式返回给用户。

7. 「关闭（Clean Up）：」
   

• 在查询执行完成后，Spark清理资源，关闭任务和连接，释放资源。

这些步骤描述了Spark在执行SQL查询时的整个流程。通过这个过程，Spark能够在分布式环境中高效地执行SQL查询，利用优化器和物理计划生成引擎来提高查询性能。

解析（Parse）

解析是将SQL查询字符串转换为AST（抽象语法树）的过程。在Spark中，使用SparkSession.sql()方法提交SQL查询字符串，Spark将SQL查询字符串解析为AST。

那么，Spark是使用什么解析器来解析SQL查询字符串的呢？

Spark使用的是Catalyst解析器来解析SQL查询字符串。Catalyst是Spark SQL的查询引擎，提供了一个灵活的、可扩展的解析器和优化器架构。Catalyst解析器被设计为通用的，它不仅可以解析SQL查询，还可以解析DataFrame和Dataset API中的表达式和操作。

Catalyst解析器的特点

1. 「灵活性：」 Catalyst解析器能够解析多种形式的查询，包括标准SQL查询、HiveQL查询以及Spark SQL的扩展语法。
   
2. 「可扩展性：」 Catalyst是一个可扩展的框架，用户可以通过编写自定义解析规则和优化规则来扩展其功能。
   
3. 「统一的内部表达式：」 Catalyst将所有查询表达式都表示为相同的内部结构，这使得优化器更容易实现通用的规则。
   
4. 「分布式计算支持：」 Catalyst被设计为适应分布式计算环境，它能够生成适用于Spark集群的分布式执行计划。
   

在解析SQL查询字符串时，Catalyst解析器将其转换为内部的逻辑查询计划，然后经过一系列的优化步骤，最终生成可以在Spark集群上执行的物理执行计划。

解析SQL查询的过程

1. 「语法解析（Syntax Parsing）：」 Catalyst解析器首先进行语法解析，将输入的SQL查询字符串转换成抽象语法树（AST）。
   
2. 「语义解析（Semantic Parsing）：」 Catalyst进行语义解析，验证查询中的表、列是否存在，以及执行其他语义检查。
   
3. 「逻辑查询计划生成：」 解析器将AST转换为逻辑查询计划，这个计划描述了查询的逻辑结构，但尚未指定具体的物理执行计划。
   
4. 「优化：」 Catalyst优化器对逻辑查询计划进行谓词下推、列剪枝、常量折叠等一系列优化。
   
5. 「物理计划生成：」 最终，优化后的逻辑查询计划被转换为物理执行计划，这个计划描述了如何在Spark集群上执行查询。
   

通过这个解析和优化过程，Spark能够实现对SQL查询的高效执行，适应不同的数据源和查询需求。

分析（Analyze）

在解析SQL查询字符串后，Spark会执行语法和语义分析，将AST转换为逻辑查询计划。那么，什么是逻辑查询计划呢？

逻辑查询计划的例子

逻辑查询计划（Logical Query Plan）是Spark SQL中的一个抽象概念，用于表示SQL查询的逻辑结构，而不关注具体的物理执行细节。逻辑查询计划是一个树形结构，描述了查询的逻辑操作和数据流程，但并不涉及如何在分布式集群上执行这些操作。

在解析和优化SQL查询时，Spark SQL首先将查询转换为逻辑查询计划，然后再将逻辑计划转换为物理执行计划。逻辑查询计划主要有以下特点：

1. 「抽象性：」 逻辑查询计划是一种高层次的抽象，它不包含关于数据的具体位置、分区等信息，仅关注查询的逻辑操作。
   
2. 「通用性：」 逻辑查询计划与具体的数据源无关，因此可以适应多种不同的数据源，包括关系型数据库、Parquet文件、JSON数据等。
   
3. 「表达查询逻辑：」 逻辑查询计划描述了SQL查询的逻辑操作，例如选择、投影、连接等，以及这些操作之间的关系。
   
4. 「优化的基础：」 逻辑查询计划是优化器进行优化的基础。在逻辑计划上进行一系列的优化，以生成更高效的物理执行计划。
   

以下是一个简化的例子，展示了一个包含选择和投影操作的逻辑查询计划：

Physical Plan
Scan myTable [name#1, age#2]
+- Filter (age#2 > 21)
   +- LocalTableScan [name#1, age#2]

在这个例子中，逻辑查询计划表示对名为myTable的表进行选择（Filter）操作，选择条件是age > 21，然后进行投影（Project）操作，只选择name和age两列。这个逻辑计划描述了查询的逻辑流程，而不涉及具体的数据位置和分布。最终，逻辑查询计划将被转换为物理执行计划，以实际执行查询。

同时，逻辑查询计划还支持多种操作，包括聚合、排序、连接等。这些操作可以组合在一起，形成复杂的查询逻辑。

Spark检查查询中的表、列是否存在，以及其它语义错误

Spark 检查查询中的表、列是否存在以及其他语义错误的实现是通过 Spark SQL 的 Catalyst 模块。Catalyst 是 Spark SQL 的查询引擎，负责解析、优化和执行 SQL 查询。在语义分析阶段，Catalyst 执行以下主要步骤来检查语义错误：

1. 「表的解析和存在性检查：」
   

• 当用户提交 SQL 查询时，Spark 的 Catalyst 解析器首先将 SQL 查询字符串解析成抽象语法树（AST）。
• Catalyst 在解析的过程中查找查询中涉及的表，然后检查这些表是否在当前的查询上下文（包括注册的表、DataFrame 等）中存在。

2. 「列的解析和存在性检查：」
   

• Catalyst 进行语法和语义分析，验证查询中引用的列是否存在于相应的表中。
• 这包括检查列名是否拼写正确、表中是否包含该列等。

3. 「类型检查和函数合法性检查：」
   

• Catalyst 确保查询中使用的列和函数的数据类型是合法的，并检查函数的正确使用。
• 例如，对于数学函数，确保传入的参数是数值类型，对于字符串函数，确保传入的参数是字符串类型等。

4. 「约束和限制检查：」
   

• Catalyst 检查查询是否符合数据库或数据源的约束和限制。
• 例如，是否存在主键冲突，是否符合数据类型的约定等。

5. 「其他语义错误的检查：」
   

• Catalyst 还执行其他与语义相关的检查，例如对于 JOIN 操作，确保连接条件是合法的。

在检查过程中，如果发现任何语义错误，Catalyst 将生成相应的错误信息，并在执行查询之前抛出异常。这有助于提前发现和纠正查询中的错误。

优化（Optimize）和 物理计划生成（Generate Physical Plan）

在解析和语义分析完成后，Spark会执行优化步骤。优化器负责将逻辑查询计划转换为更高效的物理执行计划。

spark中的物理执行计划

在Spark中，物理执行计划是执行查询的实际计划，它描述了如何在分布式集群上执行查询操作。物理执行计划是由 Catalyst 优化器根据逻辑查询计划生成的，经过物理优化和转换而得到的。

物理执行计划是一个由 Spark SQL 的执行引擎读取和执行的、包含一系列物理操作的计划。这些物理操作可以包括扫描（Scan）、过滤（Filter）、投影（Project）、聚合（Aggregate）等，每个操作对应于 Spark SQL 的物理操作符。

下面是一个简单的示例，展示了一个包含扫描和过滤操作的物理执行计划：

Physical PlanScan myTable [name#1, age#2]+- Filter (age#2 > 21)   +- LocalTableScan [name#1, age#2]

在这个例子中：

• Scan myTable [name#1, age#2] 表示对名为 myTable 的表进行扫描，并选择 name 和 age 两列。
• Filter (age#2 > 21) 表示对扫描结果进行过滤，只保留 age 大于 21 的行。
• LocalTableScan [name#1, age#2] 表示在本地对表进行扫描。

物理执行计划通常以树状结构的形式呈现，每个节点表示一个物理操作，子节点表示该操作的输入。这个计划被 Spark 执行引擎用于在集群上分发和执行任务。

物理执行计划的生成过程主要包括以下步骤：

1. 「逻辑计划到物理计划的转换：」 Catalyst 优化器将逻辑查询计划转换为物理查询计划，根据规则和策略选择合适的物理操作符。
   
2. 「物理优化：」 优化器对物理计划进行进一步的物理优化，包括重新排序操作、选择合适的 join 策略、调整并行度等。
   
3. 「代码生成（Code Generation）：」 在某些情况下，Spark 可能使用代码生成技术，将部分查询计划转换为可执行的 Java 字节码，以提高执行性能。
   

物理执行计划的生成是 Spark 查询执行的最后阶段，通过这个计划，Spark 执行引擎能够将任务分发到集群上的各个节点执行，实现分布式计算。

在spark中，逻辑执行计划将以怎样的方式转换为物理执行计划

在Spark中，逻辑执行计划（Logical Plan）到物理执行计划（Physical Plan）的转换是由 Catalyst 优化器负责的。这个转换过程主要包括以下几个步骤：

1. 「逻辑计划解析：」 Catalyst 优化器首先接收逻辑执行计划，该计划是由 Spark SQL 解析 SQL 查询字符串得到的抽象语法树（AST）转换而来。
   
2. 「规则匹配：」 Catalyst 优化器使用一系列规则（Rules）来匹配逻辑计划中的模式。这些规则可以是通用的优化规则，也可以是特定于某个数据源或引擎的规则。
   
3. 「规则应用：」 优化器将匹配的规则应用到逻辑计划上，生成一个经过优化的逻辑计划。这些规则可能包括谓词下推、列剪枝、常量折叠等一系列优化。
   
4. 「物理计划生成：」 经过一系列规则的应用，优化器将优化后的逻辑计划转换为物理执行计划。这涉及到选择合适的物理操作符，例如扫描、过滤、投影等。
   
5. 「进一步的物理优化：」 物理计划生成后，Spark 会进行进一步的物理优化，包括重新排序操作、选择合适的 join 策略、调整并行度等。
   
6. 「代码生成（Code Generation）：」 在某些情况下，Spark 可能使用代码生成技术，将部分查询计划转换为可执行的 Java 字节码，以提高执行性能。
   
7. 「最终的物理执行计划：」 经过上述步骤，生成的物理执行计划即为 Spark 执行引擎将要执行的实际计划，该计划包含了在集群上执行的具体物理操作。
   

这个过程是逐步进行的，每一步都有可能生成一个新的优化后的计划。在整个转换的过程中，Spark 优化器的目标是生成一个高效执行的物理执行计划，以最大程度地提高查询性能。

执行（Execute）

在生成物理执行计划后，Spark 执行引擎就可以开始执行查询了。执行器负责将任务分发到集群上的各个节点上执行，那么在节点上，这些物理执行计划是如何执行的？

集群上的物理执行计划是如何执行的

在Spark中，一旦生成了物理执行计划，Spark 执行引擎就会将这个计划分发到集群上的各个节点上执行。在每个节点上，执行器（Executor）负责实际执行计划中的物理操作。

以下是在节点上执行物理执行计划的主要步骤：

1. 「任务划分：」 物理执行计划通常被划分为一系列阶段（Stage），每个阶段包含一组可以在一个节点上独立执行的任务。这个划分通常根据数据分区、操作的依赖关系等因素进行。
   
2. 「任务调度：」 Spark 执行引擎将划分好的任务按照一定的调度策略分发到集群中的可用节点。任务可能会在多个节点上并行执行。
   
3. 「任务执行：」 在每个节点上，执行器接收到任务后，根据物理执行计划中的操作符开始执行具体的物理操作。这可能涉及到数据的扫描、过滤、投影、聚合等操作。
   
4. 「数据处理：」 物理执行计划中的操作在节点上处理相应的数据分区。这些数据可能来自分布式文件系统、缓存或其他数据源。
   
5. 「中间结果存储：」 在执行过程中，可能会生成一些中间结果，这些结果需要被存储以便后续的操作。中间结果可以存储在内存中、磁盘上或者在节点之间传递。
   
6. 「结果汇总：」 如果查询的最终结果需要在驱动程序上汇总，各个节点上的结果将被汇总到驱动程序。
   
7. 「任务完成：」 一旦一个任务执行完成，执行器将结果返回给 Spark 执行引擎，并通知调度器该任务已经完成。
   

整个过程是分布式的，充分利用了集群中的计算资源。Spark 的执行引擎采用了弹性分布式数据集（RDD）的概念，确保了容错性和高可用性。在任务执行过程中，Spark 会根据需要对数据进行分区、缓存和重新计算，以优化计算性能。

在任务执行时，Spark 执行引擎会根据物理执行计划中的操作符选择合适的算法和数据结构，以实现高效的计算。例如，对于扫描操作，spark会选择合适的文件格式和压缩算法，以减少数据传输量；对于过滤操作，Spark 会使用高效的 Bloom 过滤器来加速查询; 对于聚合操作，Spark 会使用高效的 hash 算法和排序算法等。也就是说，spark有一套自己的优化算法，在执行过程中，会根据物理执行计划中的操作符选择合适的算法和数据结构，

结果汇总（Collect）

在执行完查询后，Spark 执行引擎会将结果返回给驱动程序。这个过程通常称为结果汇总（Collect）。

执行任务节点

在执行任务节点时，Spark 执行引擎将任务分发到各个节点上执行。在每个节点上，执行器（Executor）会根据物理执行计划中的操作符开始执行具体的物理操作。

在Spark中，执行任务的节点通常是指运行在集群中的Executor节点。每个Executor节点都负责执行任务，并处理来自Driver的指令，以完成分布式计算。以下是Executor节点中主要的一些方法：

1. 「compute方法：」
   

• compute 方法是Executor上最基本的执行方法。当一个任务被分配给Executor时，Executor会调用 compute 方法来执行该任务。这个方法通常包含了具体的计算逻辑，例如对RDD分区的转换或对DataFrame的物理计划的执行。

2. 「run方法：」
   

• run 方法是在Executor上运行的任务实际执行的入口点。对于每个任务，Executor会创建一个TaskRunner，并调用其 run 方法。在 run 方法中，Executor会执行任务的初始化、计算和结束等阶段。

3. 「onTaskCompletion方法：」
   

• onTaskCompletion 方法用于在任务完成后执行一些清理或监控操作。例如，可以在任务完成时记录一些统计信息、释放资源或通知Driver任务已完成。

4. 「onBlockManagerRemoved方法：」
   

• onBlockManagerRemoved 方法在块管理器（BlockManager）被移除时调用。块管理器负责存储任务执行所需的数据块。当Executor不再需要某个块管理器时，会调用 onBlockManagerRemoved 进行清理。

5. 「stop方法：」
   

• stop 方法用于停止Executor。当一个Executor不再需要时，例如由于资源不足或任务完成时，Spark会调用 stop 方法。在 stop 方法中，Executor可以释放资源、关闭连接等。

这些方法在实际的Spark任务执行中起到重要作用，通过这些方法，Executor节点可以接收任务、执行计算逻辑、释放资源等。在整个任务执行周期中，这些方法的调用是由Spark的调度器和执行引擎负责的，Executor节点根据这些方法来处理任务的生命周期。

执行任务的生命周期

在执行任务的生命周期中，Executor节点会经历以下几个阶段：

1. 「启动阶段（Startup）：」
   

• Executor节点被启动时，会执行一些初始化工作。这包括初始化块管理器（BlockManager）、注册Executor到Driver等操作。Executor启动后，会向Driver报告自己的可用资源。

2. 「任务分配阶段（Task Allocation）：」
   

• Driver节点根据任务调度策略，将任务分配给Executor节点。分配的任务可以是Stage中的一个Task，Task是逻辑计划在一个分区上的具体执行单元。

3. 「任务初始化阶段（Task Initialization）：」
   

• 在任务被分配到Executor后，Executor会执行一些任务初始化的操作。这可能包括任务所需的数据块的获取、反序列化操作、以及任务的初始化逻辑。

4. 「任务执行阶段（Task Execution）：」
   

• 一旦任务初始化完成，Executor开始执行任务。任务的执行包括计算逻辑、数据处理等操作。在这个阶段，Executor会调用任务的 run 或 compute 方法来执行实际的计算。

5. 「结果汇总阶段（Result Aggregation）：」
   

• 任务执行完成后，Executor可能需要将结果返回给Driver或者将中间结果写入持久存储（如磁盘）。这个阶段涉及到结果的汇总和输出。

6. 「任务清理阶段（Task Cleanup）：」
   

• 任务执行完成后，Executor会执行一些任务清理的操作。这可能包括释放任务使用的资源、清理中间结果、执行一些任务完成的回调等。

7. 「停止阶段（Shutdown）：」
   

• 当Executor节点不再需要时（例如由于任务执行完毕或资源不足），Executor会执行停止阶段。在这个阶段，Executor会释放资源、关闭连接，执行一些清理操作，并向Driver报告自己的停止。

这些阶段描述了一个Executor节点在执行任务时的主要生命周期。Executor节点的状态和行为在不同的阶段可能会受到任务调度、资源管理等因素的影响。在整个生命周期中，Executor节点负责执行任务、管理资源，并与Driver节点协作完成分布式计算。

以select * from table为例 ，分析spark sql在执行节点上的执行过程

1. 「任务分配阶段：」
   

• 当用户提交 SQL 查询 select * from table 时，Spark SQL 将这个查询解析成逻辑执行计划。
• 逻辑执行计划会被优化并转换成物理执行计划。
• 物理执行计划中的任务被分配到集群中的 Executor 节点。

2. 「任务初始化阶段：」
   

• Executor 接收到任务后，会进行任务初始化操作。
• 如果数据表 table 的数据需要从分布式存储系统中读取，Executor 会初始化数据读取的逻辑，例如从 HDFS 中读取数据块。

3. 「任务执行阶段：」
   

• 在任务执行阶段，Executor 执行具体的计算逻辑，即读取表中的所有列。
• 如果数据表 table 已经被缓存到内存中，Executor 可能直接从内存中读取数据块，否则可能需要从磁盘或其他存储介质读取数据。

4. 「结果汇总阶段：」
   

• 由于 select * 查询不涉及聚合或过滤，所以在任务执行完成后，Executor 可能不需要进行结果的汇总。
• 如果查询的结果需要返回给 Driver，Executor 可能会将结果返回给 Driver 进行进一步处理或展示。

5. 「任务清理阶段：」
   

• 在任务执行完成后，Executor 可能需要执行一些清理操作，例如释放使用的资源，关闭与数据源的连接等。
• 对于 select * from table 这样简单的查询，清理阶段的操作可能相对较少。

6. 「停止阶段：」
   

• 如果 Executor 不再需要，例如由于任务执行完毕或资源不足，Executor 可能执行停止阶段。
• 在停止阶段，Executor 会释放资源，关闭连接，最终停止自己的运行。

总体而言，对于简单的 select * from table 查询，Executor 在执行阶段主要负责读取表中的数据，并可能将结果返回给 Driver 或者进一步的处理阶段。不同的查询会导致不同的物理执行计划，但整体的执行过程包括任务初始化、任务执行、结果汇总等阶段。