请教一下，spark sql 执行比如select * from table where day >='2018-05-04' 后面限定过滤后的具体partition访问 源码里是在哪个阶段哪个函数获取的
请教一下，spark sql 执行比如select * from table where day >='2018-05-04' 后面限定过滤后的具体partition访问 源码里是在哪个阶段哪个函数获取的
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在Apache Spark中，Spark SQL执行查询时，对于分区表的特定分区访问优化主要发生在查询计划的优化阶段。具体来说，这一过程涉及到Spark SQL的Catalyst优化器。Catalyst是一个模块化的查询优化框架，它负责将SQL查询转换为执行计划，并在此过程中应用各种优化规则来提高效率。
对于您的查询SELECT * FROM table WHERE day >= '2018-05-04'，Spark会首先解析这个查询生成一个未优化的逻辑计划（Logical Plan）。然后，Catalyst优化器会对这个逻辑计划进行一系列的重写和优化，包括推断数据分区、选择性过滤等，以生成一个更加高效的物理执行计划（Physical Plan）。
在源码层面，关于如何确定并优化访问哪些分区，关键在于以下几个方面：
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DataFrameReader API：虽然直接与您的问题关联不大，但当从外部数据源读取数据创建DataFrame时，可以通过
partitionBy参数指定分区列，这是Spark了解数据分区结构的第一步。 -
Hive Metastore：如果使用的是Hive表，Spark会通过Hive Metastore获取表的元数据信息，包括分区信息。这一步帮助Spark理解哪些分区符合WHERE子句中的条件。
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Partition Pruning：在Catalyst优化器中，有一个重要的步骤称为“Partition Pruning”（分区剪枝），它发生在逻辑计划到物理计划转换的过程中。Spark会分析过滤条件（如
day >= '2018-05-04'），并据此决定哪些分区需要被读取，哪些可以被排除。这部分逻辑主要实现在org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.PartitioningPredicate以及相关的优化规则中，比如PruneFileSourcePartitions。 -
DataSourceStrategy：在生成物理计划时，
DataSourceStrategy类会进一步处理分区相关的逻辑，根据优化后的逻辑计划确定实际需要访问的文件或分区路径。
综上所述，Spark SQL在处理类似您所描述的查询时，会在Catalyst优化器的多个阶段，特别是分区剪枝（Partition Pruning）阶段，确定并优化对特定分区的访问。具体的实现细节分散在Spark SQL的Catalyst优化器相关代码中，涉及多个类和方法的协作。
