从Spark 源码解读Spark SQL 查询解析过程

Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。它支持标准的SQL语法，并将其转换为逻辑查询计划，进而优化为物理执行计划。本文将从Spark源码出发，带领大家深入了解Spark SQL的查询解析过程。

解析过程详解

Spark SQL的查询解析过程主要包括词法分析、语法分析和语义分析三个阶段。

词法分析

词法分析器将输入的SQL查询字符串分解为一系列标记（token），每个标记代表一个语法元素，如、标识符、运算符等。这个阶段由org.apache.spark.sql.catalyst.parser.Tokenizer类负责。

语法分析

语法分析器根据词法分析的结果构建抽象语法树（AST），AST表示查询的语法结构。这个阶段由org.apache.spark.sql.catalyst.parser.Parser类负责。

语义分析

语义分析器对AST进行语义检查，如类型检查、符号解析等，并生成一个逻辑查询计划。这个阶段由org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer类负责。

解析示例

我们以一个简单的SQL查询为例，来看看Spark SQL的解析过程。

SELECT name FROM table_name WHERE age > 18

经过词法分析后，该查询会被分解成如下标记：

[SELECT, name, FROM, table_name, WHERE, age, >, 18]

语法分析器根据这些标记构建AST：

SelectClause(List(Alias(name, None)), FromClause(List(Ident(table_name))), WhereClause(BinaryComparison(GreaterThan, Ident(age), Literal(18))))

语义分析器对AST进行语义检查，并生成逻辑查询计划：

LogicalRDD(Scan(table_name, List(), List(age > 18)), output: [name])

优化查询计划

在生成逻辑查询计划后，Spark SQL会对计划进行一系列优化，以提高查询性能。优化器主要使用规则优化器（Rule Optimizer）和成本优化器（Cost Optimizer）。

规则优化器

规则优化器应用了一系列转换规则，对查询计划进行重写。例如，它可以将Filter算子推到Scan算子之前，以减少扫描的数据量。

成本优化器

成本优化器为不同的执行计划分配成本，并选择成本最低的计划。成本计算基于数据大小、处理时间和网络开销等因素。

总结

通过对Spark源码的分析，我们深入了解了Spark SQL的查询解析过程。该过程包括词法分析、语法分析和语义分析，并通过优化器对查询计划进行优化，以提高查询性能。了解解析过程对于优化Spark SQL应用程序至关重要。