Spark SQL 源码分析(二):SqlParser

栏目: 服务器 · 发布时间: 8年前

内容简介:SQL on Hadoop 按 SQL 解析可分为两大阵营:ANTLR 阵营的包括:Apache Hive、Apache Spark、PrestoApache Calcite 阵营的包括:Apache Flink、Apache Kylin

SQL on Hadoop 按 SQL 解析可分为两大阵营:

ANTLR 阵营的包括:Apache Hive、Apache Spark、Presto

Apache Calcite 阵营的包括:Apache Flink、Apache Kylin

SparkSession

Spark 2.0 之后,提供了 SparkSession 新的程序入口,替代了之前的 SqlContext 和 HiveContext,执行 SQL 和创建 DataFrame/Dataset。

SparkSession.builder()  
  .appName("demo")
  .master("yarn")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

SparkSession 内部的属性:

  • sparkContext 全局唯一的 SparkContext 实例
  • sharedState 会话间共享的状态,包括 sparkContext、缓存的数据、监听器和外部系统交互的 Catalog 等
  • sessionState 会话间独立的状态,包括 SQL 配置、临时表、注册的 UDF 等

下面以 SparkSession 的 sql(sqlText: String): DataFrame 为例,描述 SQL 语句的解析过程:

/**
 * Executes a SQL query using Spark, returning the result as a `DataFrame`.
 * The dialect that is used for SQL parsing can be configured with 'spark.sql.dialect'.
 *
 * @since 2.0.0
 */
def sql(sqlText: String): DataFrame = {  
  Dataset.ofRows(self, sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText))
}

SparkSqlParser

Spark SQL 源码分析(二):SqlParser

在 AbstractSqlParser,实现了 ParserInterface 的 parsePlan 方法:

首先,调用 parse 方法将 SQL 解析为抽象语法树;

然后,回调方法里,从 singleStatement 结点开始,遍历语法树,将结点转换为逻辑计划。

/** Creates LogicalPlan for a given SQL string. */
override def parsePlan(sqlText: String): LogicalPlan = parse(sqlText) { parser =>  
  astBuilder.visitSingleStatement(parser.singleStatement()) match {
    case plan: LogicalPlan => plan
    case _ =>
      val position = Origin(None, None)
      throw new ParseException(Option(sqlText), "Unsupported SQL statement", position, position)
  }
}

在 parse 方法里,使用 ANTLR 4 实现了 SQL 语句的词法分析和语法分析,获得了抽象语法树。

词法分析:

val lexer = new SqlBaseLexer(new UpperCaseCharStream(CharStreams.fromString(command)))  
lexer.removeErrorListeners()  
lexer.addErrorListener(ParseErrorListener)

语法分析:

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

回调:

// first, try parsing with potentially faster SLL mode
parser.getInterpreter.setPredictionMode(PredictionMode.SLL)  
toResult(parser)

SparkSqlAstBuilder

Spark SQL 源码分析(二):SqlParser

其中,SqlBaseVisitor 和 SqlBaseBaseVistor 是由 SqlBase.g4 生成的访问者(Visitor)模式解析类。

从 singleStatement 节点开始,遍历整个语法树,生成逻辑计划。查看 SQL 生成的未解析的逻辑计划:

val unresolvedLogicalPlan = spark.sql(sql)  
  .queryExecution
  .logical

基于 Spark 2.3.0 版本


以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。

数字化生存

数字化生存

(美)Nicholas Negroponte(尼古拉·尼葛洛庞帝) / 胡泳、范海燕 / 电子工业出版社 / 2017-1-1 / 68.00

《数字化生存》描绘了数字科技为我们的生活、工作、教育和娱乐带来的各种冲击和其中值得深思的问题,是跨入数字化新世界的*指南。英文版曾高居《纽约时报》畅销书排行榜。 “信息的DNA”正在迅速取代原子而成为人类生活中的基本交换物。尼葛洛庞帝向我们展示出这一变化的巨大影响。电视机与计算机屏幕的差别变得只是大小不同而已。从前所说的“大众”传媒正演变成个人化的双向交流。信息不再被“推给”消费者,相反,人们或他......一起来看看 《数字化生存》 这本书的介绍吧!

RGB转16进制工具
RGB转16进制工具

RGB HEX 互转工具

Base64 编码/解码
Base64 编码/解码

Base64 编码/解码