SparkOperationManager创建的是SparkExecuteStatementOperation, 查询发送给 SparkSQL 完成 。 SparkExecuteStatementOperation是 Spark SQL 执行 SQL 语句的最终实现,其内部声明了4 个比较重要 的对象 :执行 SQL 语句 生成的 result (DataFrame 类型)、结果集的迭代器iter(Iterator [SparkRow] 类型)、结果集头部迭代器ite...
这个方法首先对sql进行词法和语法的解析:parse(sqlText) , 然后通过Ast语法树进行遍历。可以看到是通过visit的模式,遍历SingleStatement,就是antlr文件的入口规则 SingleStatementContext是整个抽象语法树的根节点,因此以AstBuilder的visitSingleStatement方法为入口来遍历抽象语法树 antlr4的规则入口: 下面就是匹配整个spark ...
这个方法首先对sql进行词法和语法的解析:parse(sqlText) , 然后通过Ast语法树进行遍历。可以看到是通过visit的模式,遍历SingleStatement,就是antlr文件的入口规则 SingleStatementContext是整个抽象语法树的根节点,因此以AstBuilder的visitSingleStatement方法为入口来遍历抽象语法树 antlr4的规则入口: 下面就是匹配整个spark ...
比如Hive中执行sql的Operation实现是SQLOperation。 Spark Thrift Server做的事情就是实现自己的CLIService——SparkSQLCLIService,接着也实现了SparkSQLSessionManager以及SparkSQLOperationManager。另外还实现了一个处理sql的Operation——SparkExecuteStatementOperation。这样,当Spark Thrift Server启动后,对于sql的执行就会最终...
4.计划执行(Execute),按Operation-->Data Source-->Result的次序来进行的,在执行过程有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果,比如重新运行刚运行过的SQL语句,可能直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。 2.1Tree和Rule SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库对SQL语句的处理采用了类似的方法,首先会将SQL语句进行解...
执行Execute：返回实际数据 SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库采用了类似的方法， SparkSQL会先将SQL...
Action 是 String 公共参数,本接口取值:CreateSparkSessionBatchSQL。 Version 是 String 公共参数,本接口取值:2021-01-25。 Region 是 String 公共参数,详见产品支持的 地域列表。 DataEngineName 是 String DLC Spark作业引擎名称示例值:data_engine_1 ExecuteSQL 是 String 运行sql,需要base64编码。示例值:select...
执行Execute:返回实际数据 SparkSQL对SQL语句的处理和关系型数据库采用了类似的方法, SparkSQL会先将SQL语句进行解析Parse形成一个Tree,然后使用Rule对Tree进行绑定、优化等处理过程,通过模式匹配对不同类型的节点采用不同的操作。 而SparkSQL的查询优化器是Catalyst,它负责处理查询语句的解析、绑定、优化和生成物理计划等...
当前版本的Spark SQL的SQL parser是在Presto的parser的基础之上用ANTLRv4写的，其语法文件在这里：sql/...
code4defofRows(sparkSession:SparkSession,logicalPlan:LogicalPlan):DataFrame={val qe=sparkSession.sessionState.executePlan(logicalPlan)qe.assertAnalyzed()new Dataset[Row](sparkSession,qe,RowEncoder(qe.analyzed.schema))} 这里首先创建了queryExecution类对象,QueryExecution中定义了sql执行过程中的关键步骤,是sq...