一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（上）

Posted 2021-04-20 过往记忆大数据

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（上）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Spark SQL 是 Spark 众多组件中技术最复杂的组件之一，它同时支持 SQL 查询和 DataFrame DSL。通过引入了 SQL 的支持，大大降低了开发人员的学习和使用成本。目前，整个 SQL 、Spark ML、Spark Graph 以及 Structured Streaming 都是运行在 Catalyst Optimization & Tungsten Execution 之上的，如下图所示：

所以，正常的 SQL 执行先会经过 SQL Parser 解析 SQL，然后经过 Catalyst 优化器处理，最后到 Spark 执行。而 Catalyst 的过程又分为很多个过程，其中包括：

Analysis：主要利用 Catalog 信息将 Unresolved Logical Plan 解析成 Analyzed logical plan；
Logical Optimizations：利用一些 Rule （规则）将 Analyzed logical plan 解析成 Optimized Logical Plan；
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；
Code Generation：这个过程会把 SQL 查询生成 Java 字节码。

所以整个 SQL 的执行过程可以使用下图表示：

其中蓝色部分就是 Catalyst 优化器处理的部分，也是本文重点介绍的部分。下面我们以一条简单的 SQL 为例，从 High-level 角度介绍一条 SQL 在 Spark 之旅。本文我们用到的 SQL 查询语句如下：

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

SQL 解析阶段 - SparkSqlParser

为了能够在 Spark 中运行 SQL 查询，第一步肯定是需要解析这条 SQL。在 Spark 1.x 版本中，SQL 的解析有两种方法：

基于 Scala parser combinator 实现
基于 Hive 的 SQL 解析

可以通过 spark.sql.dialect 来设置。虽然 SQL 的解析引擎可以选择，但是这种方案有以下几个问题：Scala parser combinator 解析器有时候会给出错误信息，而且在定义语法中存在冲突不会发出警告；而 Hive SQL 解析引擎依赖于 Hive，这导致扩展性不好。

为了解决这个问题，从 Spark 2.0.0 版本开始引入了第三方语法解析器工具 ANTLR（详情参见 SPARK-12362），Antlr 是一款强大的语法生成器工具，可用于读取、处理、执行和翻译结构化的文本或二进制文件，是当前 Java 语言中使用最为广泛的语法生成器工具，我们常见的大数据 SQL 解析都用到了这个工具，包括 Hive、Cassandra、Phoenix、Pig 以及 presto 等。目前最新版本的 Spark 使用的是 ANTLR4，通过这个对 SQL 进行词法分析并构建语法树。

具体的，Spark 基于 presto 的语法文件定义了 Spark SQL 语法文件 SqlBase.g4（路径 spark-2.4.3sqlcatalystsrcmainantlr4orgapachesparksqlcatalystparserSqlBase.g4），这个文件定义了 Spark SQL 支持的 SQL 语法。如果我们需要自定义新的语法，需要在这个文件定义好相关语法。然后使用 ANTLR4 对 SqlBase.g4 文件自动解析生成几个 Java 类，其中就包含重要的词法分析器 SqlBaseLexer.java 和语法分析器SqlBaseParser.java。运行上面的 SQL 会使用 SqlBaseLexer 来解析关键词以及各种标识符等；然后使用 SqlBaseParser 来构建语法树。整个过程就类似于下图。

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：

一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（上）

图片表示如下：

Unresolved LogicalPlan 是从下往上看的，t1 和 t2 两张表被生成了 UnresolvedRelation，过滤的条件、选择的列以及聚合字段都知道了，SQL 之旅的第一个过程就算完成了。

绑定逻辑计划阶段 - Analyzer

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)
)

从上面代码可以看出，多个性质类似的 Rule 组成一个 Batch，比如上面名为 Hints 的 Batch就是由很多个 Hints Rule 组成；而多个 Batch 构成一个 batches。这些 batches 会由 RuleExecutor 执行，先按一个一个 Batch 顺序执行，然后对 Batch 里面的每个 Rule 顺序执行。每个 Batch 会之心一次（Once）或多次（FixedPoint，由spark.sql.optimizer.maxIterations 参数决定），执行过程如下：

所以上面的 SQL 经过这个阶段生成的 Analyzed Logical Plan 如下：

一条 SQL 在 Apache Spark 之旅（上）

从上面的结果可以看出，t1 和 t2 表已经解析成带有 id、value、cid 以及 did 四个列的表，其中这个表的数据源来自于 csv 文件。而且每个列的位置和数据类型已经确定了，sum 被解析成 Aggregate 函数了。下面是从 Unresolved LogicalPlan 转换到 Analyzed Logical Plan 对比图。

到这里， Analyzed LogicalPlan 就完全生成了。由于篇幅的原因，剩余的 SQL 处理我将在下一篇文章进行介绍，包括逻辑计划优化、代码生成等东西，敬请关注。