Spark SQL原理解析前言：

Spark SQL源码剖析（一）SQL解析框架Catalyst流程概述

这一次要开始真正介绍Spark解析SQL的流程，首先是从Sql Parse阶段开始，简单点说，这个阶段就是使用Antlr4，将一条Sql语句解析成语法树。

可能有童鞋没接触过antlr4这个内容，推荐看看《antlr4权威指南》前四章，看完起码知道antlr4能干嘛。我这里就不多介绍了。

这篇首先先介绍调用spark.sql()时候的流程，再看看antlr4在这个其中的主要功能，最后再将探究Logical Plan究竟是什么东西。

初始流程

当你调用spark.sql的时候，会调用下面的方法：

  def sql(sqlText: String): DataFrame = {
    Dataset.ofRows(self, sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText))
  }

parse sql阶段主要是parsePlan(sqlText)这一部分。而这里又会辗转去org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AbstractSqlParser调用parse方法。这里贴下关键代码。

  protected def parse[T](command: String)(toResult: SqlBaseParser => T): T = {
    logDebug(s"Parsing command: $command")

    val lexer = new SqlBaseLexer(new UpperCaseCharStream(CharStreams.fromString(command)))
    lexer.removeErrorListeners()
    lexer.addErrorListener(ParseErrorListener)
    lexer.legacy_setops_precedence_enbled = SQLConf.get.setOpsPrecedenceEnforced

    val tokenStream = new CommonTokenStream(lexer)
    val parser = new SqlBaseParser(tokenStream)
    parser.addParseListener(PostProcessor)
    parser.removeErrorListeners()
    parser.addErrorListener(ParseErrorListener)
    parser.legacy_setops_precedence_enbled = SQLConf.get.setOpsPrecedenceEnforced

    try {
      try {
        // first, try parsing with potentially faster SLL mode
        parser.getInterpreter.setPredictionMode(PredictionMode.SLL)
        toResult(parser)
      }
      catch {
        case e: ParseCancellationException =>
          // if we fail, parse with LL mode
          tokenStream.seek(0) // rewind input stream
          parser.reset()

          // Try Again.
          parser.getInterpreter.setPredictionMode(PredictionMode.LL)
          toResult(parser)
      }
    }
    catch {
      case e: ParseException if e.command.isDefined =>
        throw e
      case e: ParseException =>
        throw e.withCommand(command)
      case e: AnalysisException =>
        val position = Origin(e.line, e.startPosition)
        throw new ParseException(Option(command), e.message, position, position)
    }
  }

可以发现，这里面的处理逻辑，无论是SqlBaseLexer还是SqlBaseParser都是Antlr4的东西，包括最后的toResult(parser)也是调用访问者模式的类去遍历语法树来生成Logical Plan。如果对antlr4有一定了解，那么对这里这些东西一定不会陌生。那我们接下来看看Antlr4在这其中的角色。

Antlr4生成语法树

Spark提供了一个.g4文件，编译的时候会使用Antlr根据这个.g4生成对应的词法分析类和语法分析类，同时还使用了访问者模式，用以构建Logical Plan（语法树）。

访问者模式简单说就是会去遍历生成的语法树（针对语法树中每个节点生成一个visit方法），以及返回相应的值。我们接下来看看一条简单的select语句生成的树是什么样子。

这个sqlBase.g4文件我们也可以直接拿出来玩，直接复制出来，用antlr相关工具就可以生成一个生成一个解析SQL的图了。

这里antlr4和grun都已经存储成bat文件，所以可以直接调用，实际命令在《antlr4权威指南》说得很详细了就不介绍了。调用完后就会生成这样的语法树。

这里，将SELECT TABLE_A.B FROM TABLE_A，转换成一棵语法树。我们可以看到这颗语法树非常复杂，这是因为SQL解析中，要适配这种SELECT语句之外，还有很多其他类型的语句，比如INSERT，ALERT等等。Spark SQL这个模块的最终目标，就是将这样的一棵语法树转换成一个可执行的Dataframe（RDD）。

我们现阶段的目标则是要先生成Logical Plan，Spark使用Antlr4的访问者模式，生成Logical Plan。这里顺便说下怎么实现访问者模式吧，在使用antlr4命令的时候，加上-visit参数就会生成SqlBaseBaseVisitor，里面提供了默认的访问各个节点的触发方法。我们可以通过继承这个类，重写对应节点的visit方法，实现自己的访问逻辑，而这个继承的类就是org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AstBuilder。

通过观察这棵树，我们可以发现针对我们的SELECT语句，比较重要的一个节点，是querySpecification节点，实际上，在AstBuilder类中，visitQuerySpecification也是比较重要的一个方法（访问对应节点时触发），正是在这个方法中生成主要的Logical Plan的。

接下来重点看这个方法，以及探究Logical Plan。

生成Logical Plan

我们先看看AstBuilder中的代码：

class AstBuilder(conf: SQLConf) extends SqlBaseBaseVisitor[AnyRef] with Logging {
  ......其他代码
  override def visitQuerySpecification(
      ctx: QuerySpecificationContext): LogicalPlan = withOrigin(ctx) {
    val from = OneRowRelation().optional(ctx.fromClause) {  //如果有FROM语句，生成对应的Logical Plan
      visitFromClause(ctx.fromClause)
    }
    withQuerySpecification(ctx, from)
  }
  ......其他代码
  

代码中会先判断是否有FROM子语句，有的话会去生成对应的Logical Plan，再调用withQuerySpecification()方法，而withQuerySpecification()方法是比较核心的一个方法。它会处理包括SELECT，FILTER，GROUP BY，HAVING等子语句的逻辑。

代码比较长就不贴了，有兴趣的童鞋可以去看看，大意就是使用scala的模式匹配，匹配不同的子语句生成不同的Logical Plan。

然后再来说说最终生成的LogicalPlan，LogicalPlan其实是继承自TreeNode，所以本质上LogicalPlan就是一棵树。

而实际上，LogicalPlan还有多个子类，分别表示不同的SQL子语句。

• LeafNode，叶子节点，一般用来表示用户命令
• UnaryNode，一元节点，表示FILTER等操作
• BinaryNode，二元节点，表示JOIN，GROUP BY等操作

这里一元二元这些都是对应关系代数方面的知识，在学数据库理论的时候肯定有接触过，不过估计都还给老师了吧（/偷笑）。不过一元二元基本上也就是用来区分具体的操作，如上面说的FILTER，或是JOIN等，也不是很复杂。这三个类都位于org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan中，有兴趣的童鞋可以看看。而后，这三个类又会有多个子类，用以表示不同的情况，这里就不再赘述。

最后看看用一个测试案例，看看会生成什么吧。示例中简单生成一个临时的view，然后直接select查询这个view。代码如下：

    //生成DataFrame
    val df = Seq((1, 1)).toDF("key", "value")
    df.createOrReplaceTempView("src")
    //调用spark.sql
    val queryCaseWhen = sql("select key from src ")

补充下，这里的sql()方法是做了一些封装的方法，可以直接看成spark.sql(…)。最终经过parse SQL后会变成如下的内容：

\'Project [\'key]
+- \'UnresolvedRelation `src`

这个Project是UnaryNode的一个子类（SELECT自然是一元节点），表明我们要查询的字段是key。

UnresolvedRelation是一个新的概念，这里顺便说下，我们通过SQL parse生成的这棵树，其实叫Unresolved LogicalPlan，这里的Unresolved的意思说，还不知道src是否存在，或它的元数据是什么样，只有通过Analysis阶段后，才会把Unresolved变成Resolved LogicalPlan。这里的意思可以理解为，读取名为src的表，但这张表的情况未知，有待验证。

总的来说，我们的示例足够简单直接，所以内容会比较少，不过拿来学习是足够了。

下一个阶段是要使用这棵树进行分析验证了，也就是Analysis阶段，这一块留到下篇介绍吧。

以上~