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# Spark SQL是如何变成执行计划的
## 1. 引言
在大数据时代，数据处理和分析的需求日益增长。Apache Spark快速、通用的大数据处理引擎，已经成为企业级数据处理的事实标准。而Spark SQL作为Spark生态系统中的重要组件，为结构化数据处理提供了强大的支持。
Spark SQL的核心优势在于它能够将SQL查询转换为高效的执行计划，并在Spark集群上分布式执行。理解Spark SQL如何将SQL语句转换为执行计划的过程，对于开发者优化查询性能、诊断问题以及深入理解Spark内部机制都具有重要意义。
本文将深入探讨Spark SQL查询优化的全过程，从SQL语句的解析到最终物理执行计划的生成，揭示Spark SQL背后的工作原理。
## 2. Spark SQL架构概述
### 2.1 Spark SQL核心组件
Spark SQL的架构由多个关键组件组成，它们协同工作将SQL查询转换为可执行的分布式计算任务：
1. **Parser（解析器）**：负责将SQL字符串解析为未解析的逻辑计划（Unresolved Logical Plan）
2. **Analyzer（分析器）**：通过访问Spark的Catalog（元数据存储）来解析逻辑计划中的表和列
3. **Optimizer（优化器）**：应用一系列规则优化逻辑计划
4. **Planner（规划器）**：将逻辑计划转换为物理计划
5. **Execution（执行引擎）**：执行物理计划并返回结果
### 2.2 查询执行流程概览
一个典型的Spark SQL查询会经历以下阶段：
1. SQL文本或DataFrame API调用
2. 生成未解析的逻辑计划
3. 解析和验证（分析阶段）
4. 逻辑优化
5. 物理计划生成
6. 代码生成和任务执行
```sql
-- 示例查询
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
WHERE hire_date > '2020-01-01'
GROUP BY department
Spark SQL使用ANTLR（Another Tool for Language Recognition）来解析SQL语句。ANTLR是一个强大的解析器生成器，可以根据语法规则生成解析器代码。
Spark SQL的语法定义文件位于：
sql/catalyst/src/main/antlr4/org/apache/spark/sql/catalyst/parser/SqlBase.g4
解析过程将SQL文本转换为抽象语法树（AST），这是对SQL语句结构化的表示。例如：
SELECT name FROM users WHERE age > 18
对应的AST结构大致如下：
Select
|- Projection: name
|- From: users
|- Where: age > 18
AST随后被转换为逻辑计划。初始生成的逻辑计划是”未解析”的，意味着它还没有验证表名、列名和数据类型。
未解析逻辑计划示例：
'Project ['name]
+- 'Filter ('age > 18)
+- 'UnresolvedRelation ['users]
Spark SQL使用Catalog来存储元数据信息，包括： - 数据库、表、视图 - 函数 - 临时视图 - 数据源信息
分析器会查询Catalog来解析标识符。
分析器应用一组解析规则将未解析的逻辑计划转换为已解析的逻辑计划：
未解析计划：
'Project ['name]
+- 'Filter ('age > 18)
+- 'UnresolvedRelation ['users]
解析后计划：
Project [name#12]
+- Filter (age#14 > 18)
+- SubqueryAlias `users`
+- Relation[user_id#11,name#12,email#13,age#14] parquet
注意解析后的计划中包含了具体的列引用和表结构信息。
Spark SQL的优化器基于规则的优化（Rule-Based Optimization, RBO），包含数十种优化规则，分为以下几类：
将过滤条件推到数据源附近，减少数据传输量。
优化前：
Project [name]
+- Filter (age > 18)
+- Scan parquet users
优化后：
Project [name]
+- Scan parquet users [age > 18]
只读取查询中引用的列。
优化前：
Project [name]
+- Scan parquet users [user_id, name, email, age]
优化后：
Project [name]
+- Scan parquet users [name]
提前计算常量表达式。
优化前：
Project [age + (1 + 2)]
+- Scan parquet users
优化后：
Project [age + 3]
+- Scan parquet users
优化前逻辑计划：
Aggregate [department#20], [department#20, avg(salary#22) AS avg_salary#28]
+- Project [department#20, salary#22]
+- Filter (hire_date#21 > 2020-01-01)
+- Relation[emp_id#19,department#20,hire_date#21,salary#22] parquet
优化后逻辑计划：
Aggregate [department#20], [department#20, avg(salary#22) AS avg_salary#28]
+- Project [department#20, salary#22]
+- Relation[emp_id#19,department#20,hire_date#21,salary#22] parquet
(PushedFilters: [IsNotNull(hire_date), GreaterThan(hire_date,2020-01-01)],
ReadSchema: struct<department:string,salary:double>)
物理计划生成阶段将优化后的逻辑计划转换为可以在集群上执行的物理计划。Spark SQL使用策略模式（Strategy Pattern）来实现这一转换。
主要策略包括： - FileSourceStrategy：处理文件数据源扫描 - DataSourceStrategy：处理其他数据源 - JoinSelection：选择连接算法 - InMemoryScans：处理内存中的表 - BasicOperators：处理基本操作如投影、过滤
Spark SQL生成两种物理计划： 1. SparkPlan：可直接执行的物理操作符 2. ExecutedPlan：已准备执行的物理计划（包含代码生成等优化）
*(2) HashAggregate(keys=[department#20], functions=[avg(salary#22)], output=[department#20, avg_salary#28])
+- Exchange hashpartitioning(department#20, 200)
+- *(1) HashAggregate(keys=[department#20], functions=[partial_avg(salary#22)], output=[department#20, sum#32, count#33L])
+- *(1) Project [department#20, salary#22]
+- *(1) Filter (isnotnull(hire_date#21) && (hire_date#21 > 2020-01-01))
+- *(1) FileScan parquet [department#20,salary#22,hire_date#21]
Batched: true,
DataFilters: [isnotnull(hire_date#21), (hire_date#21 > 2020-01-01)],
Format: Parquet,
PartitionFilters: [],
PushedFilters: [IsNotNull(hire_date), GreaterThan(hire_date,2020-01-01)],
ReadSchema: struct<department:string,salary:double,hire_date:date>
Spark 2.2引入了基于成本的优化（Cost-Based Optimization, CBO），通过收集表和列的统计信息来做出更优的决策。
可以通过以下命令收集统计信息：
ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS;
ANALYZE TABLE table_name COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS column1, column2;
Spark 3.0引入了自适应查询执行（Adaptive Query Execution），可以在运行时根据实际数据特征调整执行计划。
spark.sql.adaptive.enabled=true
spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true
spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes=64MB
Spark SQL使用Janino编译器将物理操作符编译为Java字节码，消除虚函数调用和中间数据结构。
对于表达式如a + b * c，传统方式是逐行解释执行，而代码生成会创建专门的类来高效求值。
生成的代码类似于：
public SpecificOrdering generate(Object[] references) {
return new SpecificOrdering(references);
}
class SpecificOrdering extends Ordering {
public int compare(InternalRow a, InternalRow b) {
int comp = a.getInt(0) - b.getInt(0);
if (comp != 0) return comp;
return (int)(a.getLong(1) - b.getLong(1));
}
}
在Spark SQL中可以使用以下方法查看执行计划：
val df = spark.sql("SELECT * FROM table")
df.explain(true) // 查看逻辑和物理计划
// 或者在SQL中
EXPLN EXTENDED SELECT * FROM table;
spark.sql.shuffle.partitionsbroadcast提示df.cache()Spark SQL的执行计划生成过程是一个复杂的多阶段转换过程，从SQL文本到最终的分布式执行，涉及多个优化层级。理解这一过程有助于开发者：
随着Spark的不断发展，特别是CBO和AQE等新特性的引入，Spark SQL的查询优化能力越来越强大，能够自动处理更多性能优化场景，让开发者可以更专注于业务逻辑的实现。
”`
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