Spark SQL 代码简要阅读（基于Spark 1.1.0）

Spark SQL允许相关的查询如SQL，HiveQL或Scala运行在spark上。其核心组件是一个新的RDD：SchemaRDD，SchemaRDDs由行对象组成，并包含一个描述此行对象的每一列的数据类型的schema。SchemaRDD和传统关系型数据库的表类似。SchemaRDD可以通过已有的RDD、Parquet（列式存储格式）类型文件、JSON数据集，或通过运行HiveQL获取存储在Apache Hive中的数据。社区文档介绍：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html。

一个简单的例子

下面是一个使用Spark SQL的简单例子。

// sc is an existing SparkContext.

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

// createSchemaRDD is used to implicitly convert an RDD to a SchemaRDD.

import sqlContext.createSchemaRDD

// Define the schema using a case class.

// Note: Case classes in Scala 2.10 can support only up to 22 fields. To work around this limit,

// you can use custom classes that implement the Product interface.

case class Person(name: String, age: Int)

// Create an RDD of Person objects and register it as a table.

val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))

people.registerTempTable("people")

// SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext.

val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")

// The results of SQL queries are SchemaRDDs and support all the normal RDD operations.

// The columns of a row in the result can be accessed by ordinal.

teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

上述例子中定义了一个People类，通过加载people.txt文件并转换为一个SchemaRDD，然后调用registerTempTable方法注册为一个Table。后续便可以通过SQL对该表查询并生成新的SchemaRDD。SchemaRDD继承于RDD，于是可以进行转换和Actions操作。

Spark SQL代码流程

从Spark SQL到RDD的DAG关系主要可以分为以下五步。

初始化，包括sqlContext，sqlContext包括Spark SQL执行的上下文与流程；定义并注册Table，定义Table的字段与类型，然后注册，注册实际上就是把Table的元数据存储在内存SimpleCatalog对象中。
解析SQL，并生成LogicalPlan（逻辑计划）。代码调用流程为：

SQLContext.sql

SQLContext .parseSql

catalyst.SqlParser

SqlLexical. Scanner

最终通过SqlLexical. Scanner完成词法语法的解析并生成LogicalPlan。
由逻辑计划LogicalPlan生成QueryExecution。代码调用流程为：

New SchemaRDDLike

sqlContext.executePlan(baseLogicalPlan)

生成QueryExecution
QueryExecution转换为物理计划SparkPlan，代码调用流程为：

SparkContext.runJob

RDD.getDependencies

SQLContext .QueryExecution.toRDD

QueryExecution.prepareForExecution

RuleExecutor. Apply

Exchange.AddExchange. apply => SparkPlan
物理计划SparkPlan转换为RDD，通过调用SparkPlan.execute把树形结果的物理计划转换为RDD的DAG关系。

Spark SQL关键类图

其中右侧的LogicalPlan为逻辑计划，左边的SparkPlan为物理计划相关的类。