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目录
- 一、Spark SQL 运行过程详解
- 1. SQL 解析（Parsing）
- 2. 逻辑计划生成（Logical Plan）
- 3. 逻辑计划优化（Logical Optimization）
- 4. 物理计划生成（Physical Planning）
- 5. 代码生成（Code Generation）
- 6. 任务划分与调度（Task Scheduling）
- 7. 执行（Execution）
- 8. 结果返回
- 总结流程图（简化版）
- 额外说明
- 二、Hive 执行流程
- 1.SQL 解析（Parsing）
- 2. 语义分析和逻辑计划生成（Semantic Analysis & Logical Plan）
- 3.逻辑计划优化（Logical Optimization）
- 4. 物理计划生成（Physical Plan）
- 5.作业提交（Job Submission）
- 6.执行（Execution）
- 7. 结果返回
- 二、Hive 与 Spark SQL 执行流程的区别
- 三、总结
- 四、举例对比
Spark SQL 是 Apache Spark 提供的用于 结构化数据处理的模块，它允许 使用 SQL 语句查询数据，同时 支持DataFrame和Dataset API。
一、Spark SQL 运行过程详解
1. SQL 解析（Parsing）
- 用户提交一条 SQL 语句（例如
SELECT * FROM table WHERE id > 10）。 - Spark SQL 的解析器（Parser）会将 SQL 语句转换成抽象语法树（AST，Abstract Syntax Tree）。
- 解析器会检查 SQL 语法是否正确，如果语法错误会抛出异常。
2. 逻辑计划生成（Logical Plan）
- 解析后的 AST 会被转换成一个未解析的逻辑计划（Unresolved Logical Plan）。
- 这个逻辑计划是对查询的抽象表示，包含了查询的各个操作（如过滤、投影、连接等），但字段和表名还未解析。
- 接下来，Spark 会根据 Catalog（元数据存储，包含表结构、函数信息等）解析表名、列名，生成解析后的逻辑计划（Resolved Logical Plan）。
3. 逻辑计划优化（Logical Optimization）
- 解析后的逻辑计划会被传入 Catalyst 优化器。
- Catalyst 优化器会应用一系列规则（Rule-based Optimizations），例如：
- 常量折叠（Constant Folding）：将表达式中常量计算提前。
- 谓词下推（Predicate Pushdown）：将过滤条件尽可能早地应用，减少数据量。
- 投影剪裁（Projection Pruning）：只读取和处理必要的列。
- 子查询消除、连接重排序等。
- 优化后生成优化的逻辑计划（Optimized Logical Plan）。
4. 物理计划生成（Physical Planning）
- Catalyst 会将优化后的逻辑计划转换成一个或多个物理计划（Physical Plan）。
- 物理计划描述了具体的执行策略，比如使用哪种连接算法（Broadcast Hash Join、Sort Merge Join等）、是否使用缓存等。
- Spark 会根据成本模型（Cost Model）选择最优的物理计划。