SparkSQL源码剖析（⼀）SQL解析框架Catalyst流程概述
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，这个在对应的论⽂中讲述得⽐较清楚，本系列很多内容也会参考论⽂，有兴趣阅读原论⽂的可以到这⾥看：。
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。
⾄于hive模块，这个不⽤说，肯定跟hive有关的。这个模块在本系列基本不会涉及到，就不多介绍了。
值得⼀提的是，论⽂发表的时候还是在Spark1.x阶段，那个时候SQL解析成词法树⽤的是scala写的⼀个解析⼯具，到2.x阶段改为使⽤antlr4来做这部分⼯作（这应该算是最⼤的改变）。⾄于为什么要改，我猜是出于可读性和易⽤性⽅⾯的考虑，当然这个仅是个⼈猜测。
另外，这⼀系列会简单介绍⼀条SQL语句的处理流程，基于spark 2.4.3（sql这个模块在spark2.1后变化不⼤）。这⼀篇先从整体介绍Spark SQL出现的背景及解决问题，Dataframe API以及Catalyst的流程⼤概是怎么样，后⾯分阶段细说Catalyst的流程。
Spark SQL出现的背景及解决的问题
在最早的时候，⼤规模处理数据的技术是MapReduce，但这种框架执⾏效率太慢，进⾏⼀些关系型处理（如join）需要编写⼤量代码。后来hive这种框架可以让⽤户输⼊sql语句，⾃动进⾏优化并执⾏。
但在⼤型系统中，任然有两个主要问题，⼀个是ETL操作需要对接多个数据源。另⼀个是⽤户需要执⾏复杂分析，⽐如机器学习和图计算等。但传统的关系型处理系统中较难实现。
Spark SQL提供了两个⼦模块来解决这个问题，DataFrame API和Catalyst。
相⽐于RDD，Dataframe api提供了更加丰富的关系型api，并且能和RDD相互转换，后⾯Spark机器学习⽅⾯的⼯作重⼼，也从以RDD为基础的mllib 转移到以Dataframe为基础的Spark ML（虽然Dataframe底层也是RDD）。
另⼀个就是Catalyst，通过它可以轻松为诸如机器学习之类的域添加数据源（⽐如json或通过case class⾃定义的类型），优化规则和数据类型。
通过这两个模块，Spark SQL主要实现以下⽬标：
提供⽅便易⽤好的API，包括读取外部数据源，以及关系数据处理（⽤过的都知道）
使⽤已建⽴的DBMS技术提供⾼性能。
轻松⽀持新数据源，包括半结构化数据和外部数据库（⽐如MYSQL）。
图计算和机器学习⽅⾯的拓展
那下⾯就介绍Dataframe和Catalyst的流程，当然主要讨论的还是Catalyst。
统⼀API Dataframe
先来看看论⽂⾥⾯提供的⼀张图：
这张图可以说明很多，⾸先Spark的Dataframe API底层也是基于Spark的RDD。但与RDD不同的在于，Dataframe会持有schema（这个实在不好翻译，可以理解为数据的结构吧），以及可以执⾏各种各样的关系型操作，⽐如Select，Filter，Join，Groupby等。从操作上来说，和pandas的Dataframe有点像（连名字都是⼀样的）。
同时因为是基于RDD的，所以很多RDD的特性Dataframe都能够享受到，⽐如说分布式计算中⼀致性，可靠性⽅⾯的保证，以及可以通过cache缓存数据，提⾼计算性能啊等等。
同时图中页展⽰了Dataframe可以通过JDBC链接外部数据库，通过控制台操作（spark-shell），或者⽤户程序。说⽩了，就是Dataframe可以通过RDD转换⽽来，也可以通过外部数据表⽣成。
对了，这⾥顺便说⼀句，很多初次接触Spark SQL的童鞋可能会对Dataset和Dataframe这两个东西感到疑惑，在1.x时代它们确实有些差别，不过在spark2.x的时候，这两个API已经统⼀了。所以基本上Dataset和Dataframe可以看成是等价的东西。
最后还是结合代码做⼀下实际的展⽰吧，如下展⽰⽣成⼀个RDD，并且根据这个RDD⽣成对应的Dataframe，从中可以看出RDD和Dataframe的区别：
/
/⽣成RDD
scala> val data = sc.parallelize(Array((1,2),(3,4)))
data: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
scala> data.foreach(println)
(1,2)
(3,4)
scala> val df = DF("fir","sec")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [fir: int, sec: int]
scala> df.show()
+---+---+
|fir|sec|
+---+---+
|  1|  2|
|  3|  4|
scala不是内部或外部命令
+---+---+
//跟RDD相⽐，多了schema
scala> df.printSchema()
root
|-- fir: integer (nullable = false)
|-- sec: integer (nullable = false)
Catalyst流程解析
Catalyst在论⽂中被叫做优化器（Optimizer），这部分是论⽂⾥⾯较为核⼼的内容，不过其实流程还是蛮好理解的，依旧贴下论⽂⾥⾯的图。
主要流程⼤概可以分为以下⼏步：
1. Sql语句经过Antlr4解析，⽣成Unresolved Logical Plan（有使⽤过Antlr4的童鞋肯定对这⼀过程不陌⽣）
2. analyzer与catalog进⾏绑定（catlog存储元数据）,⽣成Logical Plan;
3. optimizer对Logical Plan优化,⽣成Optimized LogicalPlan;
4. SparkPlan将Optimized LogicalPlan转换成 Physical Plan;
5. prepareForExecution()将 Physical Plan 转换成 executed Physical Plan;
6. execute()执⾏可执⾏物理计划，得到RDD;
提前说⼀下吧，上述流程多数是在org.apache.ution.QueryExecution这个类⾥⾯，这个贴⼀下简单的代码，看看就好，先不多做深究。后⾯的⽂章会详细介绍这⾥的内容。
class QueryExecution(val sparkSession: SparkSession, val logical: LogicalPlan) {
......其他代码
//analyzer阶段
lazy val analyzed: LogicalPlan = {
SparkSession.setActiveSession(sparkSession)
sparkSession.uteAndCheck(logical)
}
//optimizer阶段
lazy val optimizedPlan: LogicalPlan = sparkSession.ute(withCachedData)
//SparkPlan阶段
lazy val sparkPlan: SparkPlan = {
SparkSession.setActiveSession(sparkSession)
// TODO: We use next(), i.e. take the first plan returned by the planner, here for now,
//      but we will implement to choose the best plan.
planner.plan(ReturnAnswer(optimizedPlan)).next()
}
//prepareForExecution阶段
// executedPlan should not be used to initialize any SparkPlan. It should be
// only used for execution.
lazy val executedPlan: SparkPlan = prepareForExecution(sparkPlan)
/
/execute阶段
/** Internal version of the RDD. Avoids copies and has no schema */
lazy val toRdd: RDD[InternalRow] = ute()
......其他代码
}
值得⼀提的是每个阶段都使⽤了lazy懒加载，对这块感兴趣可以看看我之前的⽂章。
上述主要介绍Spark SQL模块内容，其出现的背景以及主要解决问题。⽽后简单介绍下Dataframe API的内容，以及Spark SQL解析SQL的内部框架Catalyst。后续主要会介绍Catalyst中各个步骤的流程，结合源码来做⼀些分析。
以上~

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