第十篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 query

/** Spark SQL源码分析系列文章*/

前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的。

那么基于以上存储结构，我们查询cache在jvm内的数据又是如何查询的，本文将揭示查询In-Memory Data的方式。

一、引子

本例使用hive console里查询cache后的src表。

select value from src

当我们将src表cache到了内存后，再次查询src，可以通过analyzed执行计划来观察内部调用。

即parse后，会形成InMemoryRelation结点，最后执行物理计划时，会调用InMemoryColumnarTableScan这个结点的方法。

如下：

1. scala> val exe = executePlan(sql("select value from src").queryExecution.analyzed)
2. 14/09/26 10:30:26 INFO parse.ParseDriver: Parsing command: select value from src
3. 14/09/26 10:30:26 INFO parse.ParseDriver: Parse Completed
4. exe: org.apache.spark.sql.hive.test.TestHive.QueryExecution =
5. == Parsed Logical Plan ==
6. Project [value#5]
7. InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)
8. == Analyzed Logical Plan ==
9. Project [value#5]
10. InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)
11. == Optimized Logical Plan ==
12. Project [value#5]
13. InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)
14. == Physical Plan ==
15. InMemoryColumnarTableScan [value#5], (InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)) //查询内存中表的入口
16. Code Generation: false
17. == RDD ==

二、InMemoryColumnarTableScan

InMemoryColumnarTableScan是Catalyst里的一个叶子结点，包含了要查询的attributes，和InMemoryRelation（封装了我们缓存的In-Columnar Storage数据结构）。

执行叶子节点，出发execute方法对内存数据进行查询。

1、查询时，调用InMemoryRelation，对其封装的内存数据结构的每个分区进行操作。

2、获取要请求的attributes，如上，查询请求的是src表的value属性。

3、根据目的查询表达式，来获取在对应存储结构中，请求列的index索引。

4、通过ColumnAccessor来对每个buffer进行访问，获取对应查询数据，并封装为Row对象返回。

1. private[sql] case class InMemoryColumnarTableScan(
2. attributes: Seq[Attribute],
3. relation: InMemoryRelation)
4. extends LeafNode {
5. override def output: Seq[Attribute] = attributes
6. override def execute() = {
7. relation.cachedColumnBuffers.mapPartitions { iterator =>
8. // Find the ordinals of the requested columns.  If none are requested, use the first.
9. val requestedColumns = if (attributes.isEmpty) {
10. Seq(0)
11. } else {
12. attributes.map(a => relation.output.indexWhere(_.exprId == a.exprId)) //根据表达式exprId找出对应列的ByteBuffer的索引
13. }
14. iterator
15. .map(batch => requestedColumns.map(batch(_)).map(ColumnAccessor(_)))//根据索引取得对应请求列的ByteBuffer，并封装为ColumnAccessor。
16. .flatMap { columnAccessors =>
17. val nextRow = new GenericMutableRow(columnAccessors.length) //Row的长度
18. new Iterator[Row] {
19. override def next() = {
20. var i = 0
21. while (i < nextRow.length) {
22. columnAccessors(i).extractTo(nextRow, i) //根据对应index和长度，从byterbuffer里取得值，封装到row里
23. i += 1
24. }
25. nextRow
26. }
27. override def hasNext = columnAccessors.head.hasNext
28. }
29. }
30. }
31. }
32. }

查询请求的列，如下：

1. scala> exe.optimizedPlan
2. res93: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =
3. Project [value#5]
4. InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)
5. scala> val relation =  exe.optimizedPlan(1)
6. relation: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =
7. InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)
8. scala> val request_relation = exe.executedPlan
9. request_relation: org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan =
10. InMemoryColumnarTableScan [value#5], (InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None))
11. scala> request_relation.output //请求的列，我们请求的只有value列
12. res95: Seq[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Attribute] = ArrayBuffer(value#5)
13. scala> relation.output //默认保存在relation中的所有列
14. res96: Seq[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Attribute] = ArrayBuffer(key#4, value#5)
15. scala> val attributes = request_relation.output
16. attributes: Seq[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Attribute] = ArrayBuffer(value#5)

整个流程很简洁，关键步骤是第三步。根据ExprId来查找到，请求列的索引

attributes.map(a => relation.output.indexWhere(_.exprId == a.exprId))

1. //根据exprId找出对应ID
2. scala> val attr_index = attributes.map(a => relation.output.indexWhere(_.exprId == a.exprId))
3. attr_index: Seq[Int] = ArrayBuffer(1) //找到请求的列value的索引是1, 我们查询就从Index为1的bytebuffer中，请求数据
4. scala> relation.output.foreach(e=>println(e.exprId))
5. ExprId(4)    //对应<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">[key#4,value#5]</span>
6. ExprId(5)
7. scala> request_relation.output.foreach(e=>println(e.exprId))
8. ExprId(5)

三、ColumnAccessor

ColumnAccessor对应每一种类型，类图如下：

最后返回一个新的迭代器：

1. new Iterator[Row] {
2. override def next() = {
3. var i = 0
4. while (i < nextRow.length) { //请求列的长度
5. columnAccessors(i).extractTo(nextRow, i)//调用columnType.setField(row, ordinal, extractSingle(buffer))解析buffer
6. i += 1
7. }
8. nextRow//返回解析后的row
9. }
10. override def hasNext = columnAccessors.head.hasNext
11. }

四、总结

Spark SQL In-Memory Columnar Storage的查询相对来说还是比较简单的，其查询思想主要和存储的数据结构有关。

即存储时，按每列放到一个bytebuffer,形成一个bytebuffer数组。

查询时，根据请求列的exprId查找到上述数组的索引，然后使用ColumnAccessor对buffer中字段进行解析，最后封装为Row对象，返回。

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