Physical Plan生成过程

优化后的逻辑运行计划被LogToPhyTranslationVisitor处理,生成物理运行计划。

这是一个经典的Vistor设计模式应用场景。

当中,LogToPhyTranslationVisitor的visit()为入口方法,通过DependencyOrderWalker遍历处理逻辑运行计划中的每个LogicalRelationalOperator。DependencyOrderWalker依照依赖顺序遍历DAG中节点,保证当且仅当节点的全部前驱都被訪问后,它才会被訪问。核心逻辑例如以下,doAllPredecessors递归调用自己,将符合无前驱条件的节点加入到fifo队列中,终于实现的效果等效于将图拓扑排序后顺序訪问。

public void walk(PlanVisitorvisitor) throws FrontendException {
List<Operator> fifo = new ArrayList<Operator>();
Set<Operator> seen = new HashSet<Operator>();
List<Operator> leaves = plan.getSinks();
if (leaves == null) return;
for (Operator op : leaves) {
doAllPredecessors(op, seen, fifo);
}
for (Operator op: fifo) {
op.accept(visitor);
}
}

接下来,每一个LogicalRelationalOperator又反过来调用LogToPhyTranslationVisitor对应的visit方法对自身进行处理,转化成PhysicalOperator。终于生成完整的逻辑运行计划。下图是LogToPhyTranslationVisitor中全部的visit
operator方法。

Physical Plan结构

分析之前Pig系统分析(3)中代码生成的运行计划,如图所看到的:

以下是完整的物理运行计划。物理运行计划与逻辑运行计划结构类似,部分Operator一一相应,但存在几个明显差别:

  1. 物理运行计划中包括了实际使用的Loader和Store,以及要操作的文件实际路径。
  2. Group操作被分成了三部分:Local Rearrage、Global Rearrange和Package。(分别相应map-reduce中的map、shuffle和reduce)
  3. 非replicate的join操作先被转换成CoGroup和Foreach操作,然后CoGroup操作与Group操作类似,也被转换为Local Rearrage,Global Rearrange和Package三步。
F:Store(output:org.apache.pig.builtin.PigStorage) - scope-28
|
|---F: New ForEach(false,false)[bag] - scope-27
| |
| Project[bytearray][0] - scope-22
| |
| POUserFunc(org.apache.pig.builtin.COUNT)[long] - scope-25
| |
| |---Project[bag][1] - scope-24
|
|---E: Package[tuple]{bytearray} - scope-19
|
|---E: Global Rearrange[tuple] -scope-18
|
|---E: LocalRearrange[tuple]{bytearray}(false) - scope-20
| |
| Project[bytearray][2] - scope-21
|
|---D: New ForEach(true,true)[tuple] - scope-17
| |
| Project[bag][1] - scope-15
| |
| Project[bag][2] - scope-16
|
|---D:Package[tuple]{bytearray} - scope-10
|
|---D: GlobalRearrange[tuple] - scope-9
|
|---D: LocalRearrange[tuple]{bytearray}(false) - scope-11
| | |
| | Project[bytearray][0] - scope-12
| |
| |---C: Filter[bag] - scope-1
| | |
| | Greater Than[boolean] - scope-5
| | |
| | |---Cast[int] - scope-3
| | | |
| | | |---Project[bytearray][1] - scope-2
| | |
| | |---Constant(0) - scope-4
| |
| |---A: Load(file:///D:/Develop/projects/pig/file1:org.apache.pig.builtin.PigStorage)- scope-0
|
|---D: LocalRearrange[tuple]{bytearray}(false) - scope-13
| |
| Project[bytearray][1] - scope-14
|
|---B:Load(file:///D:/Develop/projects/pig/file2:org.apache.pig.builtin.PigStorage) -scope-6

PhysicalPlan类代表物理运行计划,继承自OperatorPlan。(继承时会使用PhysicalOperator替换以下代码片段中泛型參数E)

public abstract class OperatorPlan<E extends Operator> implements Iterable<E>, Serializable, Cloneable {
protected Map<E, OperatorKey> mOps;
protected Map<OperatorKey, E> mKeys;
protected MultiMap<E, E> mFromEdges;
protected MultiMap<E, E> mToEdges;
}

Pig系统分析(5)-从Logical Plan到Physical Plan的更多相关文章

  1. Pig系统分析(6)-从Physical Plan到MR Plan再到Hadoop Job

    从Physical Plan到Map-Reduce Plan 注:由于我们重点关注的是Pig On Spark针对RDD的运行计划,所以Pig物理运行计划之后的后端參考意义不大,这些部分主要分析流程, ...

  2. 第六篇:Spark SQL Catalyst源码分析之Physical Plan

    /** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面几篇文章主要介绍的是spark sql包里的的spark sql执行流程,以及Catalyst包内的SqlParser,Analyzer和Optim ...

  3. Catalyst揭秘 Day6 Physical plan解析

    Catalyst揭秘 Day6 Physical plan解析 物理计划是Spark和Sparksql相对比而言的,因为SparkSql是在Spark core上的一个抽象,物理化就是变成RDD,是S ...

  4. 第七篇:Spark SQL 源码分析之Physical Plan 到 RDD的具体实现

    /** Spark SQL源码分析系列文章*/ 接上一篇文章Spark SQL Catalyst源码分析之Physical Plan,本文将介绍Physical Plan的toRDD的具体实现细节: ...

  5. Pig系统分析(8)-Pig可扩展性

    本文是Pig系统分析系列中的最后一篇了,主要讨论怎样扩展Pig功能.不仅介绍Pig本身提供的UDFs扩展机制,还从架构上探讨Pig扩展可能性. 补充说明:前些天同事发现twitter推动的Pig On ...

  6. Spark SQL 源代码分析之Physical Plan 到 RDD的详细实现

    /** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 接上一篇文章Spark SQL Catalyst源代码分析之Physical Plan.本文将介绍Physical Plan的toRDD的详细实现细节 ...

  7. ADF_Database Develop系列2_通过UML数据库开发之将Logical UML转为Physical Models

    2013-05-01 Created By BaoXinjian

  8. Pig系统分析(7)-Pig有用工具类

    Explain Explain是Pig提供的调试工具,使用explain能够输出Pig Lation的运行计划.值得一提的是,explain支持-dot选项.将运行计划以DOT格式输出, (DOT是一 ...

  9. Spark SQL源码解析(四)Optimization和Physical Planning阶段解析

    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 Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树 Spark SQL源码解析(三 ...

随机推荐

  1. 利用sql server直接创建日历

    看到网上有高手直接用sql查询创建日历,也想自己动手实践一遍.笔者这里的实现和网上的都没有什么区别,思路也没有什么新意.觉得好玩,就把它记下来吧. 一.准备知识1.sql的with关键字关于with和 ...

  2. cve-2010-3333 Microsoft Office Open XML文件格式转换器栈缓冲区溢出漏洞 分析

    用的是泉哥的POC来调的这个漏洞 0x0 漏洞调试    Microsoft Office Open XML文件格式转换器栈缓冲区溢出漏洞 Microsoft Office 是微软发布的非常流行的办公 ...

  3. Redux-DevTools 安装

    以下以Chrome为准. 首先,从Chrome Web Store(需要***支持)下载chrome 插件 Redux DevTools. 使用方式有两种: 一种只需在代码createStore中添加 ...

  4. Pytest里,mark装饰器的使用,双引号,没引号,这种差别很重要

    按最新版的pytest测试框架. 如果只是单一的mark,不要加任何引号. 如果是要作and ,not之类的先把,一定要是双引号! 这个要记清楚,好像和以前版本的书上介绍的不一样,切记! import ...

  5. Android 中.aar文件生成方法与用法

    https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 无论是用Eclipse还是用Android Studio做android开发,都会接触到jar包,全称应该是:Ja ...

  6. Asp.net Vnext 模块化实现

    概述 本文已经同步到<Asp.net Vnext 系列教程 >中] 在程序中实现模块化可以加快开发效率,通过替换模块实现升级. 架构 vnext 没有 Virtualpathprovide ...

  7. js和php计算图片自适应宽高算法实现

    js Code: <script> $width = $(imgobj).width(); //图原始宽 $newheight = $(imgobj).height(); //图原始高 $ ...

  8. React + Reflux 渲染性能优化原理

    作者:ManfredHu 链接:http://www.manfredhu.com/2016/11/08/23-reactRenderingPrinciple 声明:版权所有,转载请保留本段信息,否则请 ...

  9. jquery validate不用submit提交,用js提交的

    jquery validate控件 默认是使用submit提交的, 要想改成使用button的click事件处理函数中手工提交, 可以按照如下方式操作: 1 绑定form的validate, 2 然后 ...

  10. 【BZOJ】2395: [Balkan 2011]Timeismoney

    题解 最小乘积生成树! 我们把,x的总和和y的总和作为x坐标和y左边,画在坐标系上 我们选择两个初始点,一个是最靠近y轴的A,也就是x总和最小,一个是最靠近x轴的B,也就是y总和最小 连接两条直线,在 ...