这篇文章给大家分享的是有关spark sql是如何变成执行计划的的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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Spark SQL模块，主要就是处理跟SQL解析相关的一些内容，说得更通俗点就是怎么把一个SQL语句解析成Dataframe或者说RDD的任务。以Spark 2.4.3为例，Spark SQL这个大模块分为三个子模块，如下图所示
其中Catalyst可以说是Spark内部专门用来解析SQL的一个框架，在Hive中类似的框架是Calcite（将SQL解析成MapReduce任务）。Catalyst将SQL解析任务分成好几个阶段
而Core模块其实就是Spark SQL主要解析的流程，当然这个过程中会去调用Catalyst的一些内容。这模块里面比较常用的类包括SparkSession，DataSet等。
主要流程大概可以分为以下几步：
Parser：Sql语句经过Antlr4解析，生成Unresolved Logical Plan
Analysis：analyzer与catalog进行绑定（catlog存储元数据）,生成Logical Plan;
Logical Optimizations：optimizer对Logical Plan优化,生成Optimized LogicalPlan;
Physical Planning：前面的 logical plan 不能被 Spark 执行，而这个过程是把 logical plan 转换成多个 physical plans，然后利用代价模型（cost model）选择最佳的 physical plan；
prepareForExecution()将 Physical Plan 转换成 executed Physical Plan;
Code Generation：这个过程会把 SQL 查询生成 Java 字节码。
execute()执行可执行物理计划，得到RDD;
-- t1 id,value,cid,did 1,1,1,1 10,1,1,2 -- t2 id,value,cid,did 10,1,1,1 10,1,1,1 SELECT sum(v) FROM ( SELECT t1.id, 1 + 2 + t1.value AS v FROM t1 JOIN t2 WHERE t1.id = t2.id AND t1.cid = 1 AND t1.did = t1.cid + 1 AND t2.id > 5 ) iteblog
调用词法分析器 SqlBaseLexer.java 和语法分析器SqlBaseParser.java构建语法树。生成语法树之后，使用 AstBuilder 将语法树转换成 LogicalPlan，这个 LogicalPlan 也被称为 Unresolved LogicalPlan。解析后的逻辑计划如下：
重庆分公司
重庆分公司
== Parsed Logical Plan ==
'Project [unresolvedalias('sum('v), None)]
+- 'SubqueryAlias iteblog
+- 'Project ['t1.id, ((1 + 2) + 't1.value) AS v#16]
+- 'Filter ((('t1.id = 't2.id) AND ('t1.cid = 1)) AND (('t1.did = ('t1.cid + 1)) AND ('t2.id > 5)))
+- 'Join Inner
:- 'UnresolvedRelation [t1]
+- 'UnresolvedRelation [t2]Unresolved LogicalPlan是按照sql直接翻译过来的，可以对照着SQL从下往上看的，t1 和 t2 两张表被生成了 UnresolvedRelation。
在 SQL 解析阶段生成了 Unresolved LogicalPlan，从上图可以看出逻辑算子树中包含了 UnresolvedRelation 和 unresolvedalias 等对象。Unresolved LogicalPlan 仅仅是一种数据结构，不包含任何数据信息，比如不知道数据源、数据类型，不同的列来自于哪张表等。Analyzer 阶段会使用事先定义好的 Rule 以及 SessionCatalog 等信息对 Unresolved LogicalPlan 进行 transform。SessionCatalog 主要用于各种函数资源信息和元数据信息（数据库、数据表、数据视图、数据分区与函数等）的统一管理。而Rule 是定义在 Analyzer 里面的，如下具体如下：
lazy val batches: Seq[Batch] = Seq(
Batch("Hints", fixedPoint,
new ResolveHints.ResolveBroadcastHints(conf),
ResolveHints.ResolveCoalesceHints,
ResolveHints.RemoveAllHints),
Batch("Simple Sanity Check", Once,
LookupFunctions),
Batch("Substitution", fixedPoint,
CTESubstitution,
WindowsSubstitution,
EliminateUnions,
new SubstituteUnresolvedOrdinals(conf)),
Batch("Resolution", fixedPoint,
ResolveTableValuedFunctions :: //解析表的函数
ResolveRelations :: //解析表或视图
ResolveReferences :: //解析列
ResolveCreateNamedStruct ::
ResolveDeserializer :: //解析反序列化操作类
ResolveNewInstance ::
ResolveUpCast :: //解析类型转换
ResolveGroupingAnalytics ::
ResolvePivot ::
ResolveOrdinalInOrderByAndGroupBy ::
ResolveAggAliasInGroupBy ::
ResolveMissingReferences ::
ExtractGenerator ::
ResolveGenerate ::
ResolveFunctions :: //解析函数
ResolveAliases :: //解析表别名
ResolveSubquery :: //解析子查询
ResolveSubqueryColumnAliases ::
ResolveWindowOrder ::
ResolveWindowFrame ::
ResolveNaturalAndUsingJoin ::
ResolveOutputRelation ::
ExtractWindowExpressions ::
GlobalAggregates ::
ResolveAggregateFunctions ::
TimeWindowing ::
ResolveInlineTables(conf) ::
ResolveHigherOrderFunctions(catalog) ::
ResolveLambdaVariables(conf) ::
ResolveTimeZone(conf) ::
ResolveRandomSeed ::
TypeCoercion.typeCoercionRules(conf) ++
extendedResolutionRules : _*),
Batch("Post-Hoc Resolution", Once, postHocResolutionRules: _*),
Batch("View", Once,
AliasViewChild(conf)),
Batch("Nondeterministic", Once,
PullOutNondeterministic),
Batch("UDF", Once,
HandleNullInputsForUDF),
Batch("FixNullability", Once,
FixNullability),
Batch("Subquery", Once,
UpdateOuterReferences),
Batch("Cleanup", fixedPoint,
CleanupAliases)
)补充表的信息，比如字段、类型，绑定select、where各种字段和表的关系。绑定之后：
== Analyzed Logical Plan == sum(v): bigint Aggregate [sum(cast(v#16 as bigint)) AS sum(v)#22L] +- SubqueryAlias iteblog +- Project [id#0, ((1 + 2) + value#1) AS v#16] +- Filter (((id#0 = id#8) AND (cid#2 = 1)) AND ((did#3 = (cid#2 + 1)) AND (id#8 > 5))) +- Join Inner :- SubqueryAlias t1 : +- Relation[id#0,value#1,cid#2,did#3] parquet +- SubqueryAlias t2 +- Relation[id#8,value#9,cid#10,did#11] parquet
表的字段信息补全，文件来自parquet
跟之后的join、filter等等的字段做绑定
sum被解析成 Aggregate 函数
对 Unresolved LogicalPlan 进行相关 transform 操作得到了 Analyzed Logical Plan，这个 Analyzed Logical Plan 是可以直接转换成 Physical Plan 然后在 Spark 中执行。但是如果直接这么弄的话，得到的 Physical Plan 很可能不是最优的，因为在实际应用中，很多低效的写法会带来执行效率的问题，需要进一步对Analyzed Logical Plan 进行处理，得到更优的逻辑算子树。于是， 针对 SQL 逻辑算子树的优化器 Optimizer 应运而生。
这个阶段的优化器主要是基于规则的（Rule-based Optimizer，简称 RBO），而绝大部分的规则都是启发式规则，也就是基于直观或经验而得出的规则，比如列裁剪（过滤掉查询不需要使用到的列）、谓词下推（将过滤尽可能地下沉到数据源端）、常量累加（比如 1 + 2 这种事先计算好） 以及常量替换（比如 SELECT * FROM table WHERE i = 5 AND j = i + 3 可以转换成 SELECT * FROM table WHERE i = 5 AND j = 8）等等。
与前文介绍绑定逻辑计划阶段类似，这个阶段所有的规则也是实现 Rule 抽象类，多个规则组成一个 Batch，多个 Batch 组成一个 batches，同样也是在 RuleExecutor 中进行执行，由于前文已经介绍了 Rule 的执行过程，本节就不再赘述。
那么针对前文的 SQL 语句，这个过程都会执行哪些优化呢？这里按照 Rule 执行顺序一一进行说明。
谓词下推在 Spark SQL 是由 PushDownPredicate 实现的，这个过程主要将过滤条件尽可能地下推到底层，最好是数据源。所以针对我们上面介绍的 SQL，使用谓词下推优化得到的逻辑计划如下
从上图可以看出，经过列裁剪后，t1 表只需要查询 id 和 value 两个字段；t2 表只需要查询 id 字段。这样减少了数据的传输，而且如果底层的文件格式为列存（比如 Parquet），可以大大提高数据的扫描速度的。
常量替换在 Spark SQL 是由 ConstantPropagation 实现的。也就是将变量替换成常量，比如 SELECT * FROM table WHERE i = 5 AND j = i + 3 可以转换成 SELECT * FROM table WHERE i = 5 AND j = 8。这个看起来好像没什么的，但是如果扫描的行数非常多可以减少很多的计算时间的开销的。经过这个优化，得到的逻辑计划如下：
优化后的逻辑计划：
== Optimized Logical Plan == Aggregate [sum(cast(v#16 as bigint)) AS sum(v)#22L] +- Project [(3 + value#1) AS v#16] +- Join Inner, (id#0 = id#8) :- Project [id#0, value#1] : +- Filter (((((isnotnull(cid#2) AND isnotnull(did#3)) AND (cid#2 = 1)) AND (did#3 = 2)) AND (id#0 > 5)) AND isnotnull(id#0)) : +- Relation[id#0,value#1,cid#2,did#3] parquet +- Project [id#8] +- Filter (isnotnull(id#8) AND (id#8 > 5)) +- Relation[id#8,value#9,cid#10,did#11] parquet
到这里，优化逻辑计划阶段就算完成了。另外，Spark 内置提供了多达70个优化 Rule
前面介绍的逻辑计划在 Spark 里面其实并不能被执行的，为了能够执行这个 SQL，一定需要翻译成物理计划，到这个阶段 Spark 就知道如何执行这个 SQL 了。和前面逻辑计划绑定和优化不一样，这里使用的是策略（Strategy），而且前面介绍的逻辑计划绑定和优化经过 Transformations 动作之后，树的类型并没有改变，也就是说：Expression 经过 Transformations 之后得到的还是 Transformations ；Logical Plan 经过 Transformations 之后得到的还是 Logical Plan。而到了这个阶段，经过 Transformations 动作之后，树的类型改变了，由 Logical Plan 转换成 Physical Plan 了。
一个逻辑计划（Logical Plan）经过一系列的策略处理之后，得到多个物理计划（Physical Plans），物理计划在 Spark 是由 SparkPlan 实现的。多个物理计划再经过代价模型（Cost Model）得到选择后的物理计划（Selected Physical Plan）。
Cost Model 对应的就是基于代价的优化（Cost-based Optimizations，CBO），核心思想是计算每个物理计划的代价，然后得到最优的物理计划。
