3.1.2　Spark SQL架构分析

Spark SQL与传统DBMS的查询优化器+执行器的架构较为类似，只不过其执行器是在分布式环境中实现，并采用的Spark作为执行引擎。Spark SQL的查询优化是Catalyst，其基于Scala语言开发，可以灵活利用Scala原生的语言特性很方便进行功能扩展，奠定了Spark SQL的发展空间。Catalyst将SQL语言翻译成最终的执行计划，并在这个过程中进行查询优化。这里和传统不太一样的地方就在于，SQL经过查询优化器最终转换为可执行的查询计划是一个查询树，传统DB就可以执行这个查询计划了。而Spark SQL最后执行还是会在Spark内将这棵执行计划树转换为Spark的有向无环图DAG再执行。

1.Catalyst架构及执行流程分析

如图3-3所示为Catalyst的整体架构。

从图3-3中可以看到整个Catalyst是Spark SQL的调度核心，遵循传统数据库的查询解析步骤，对SQL进行解析，转换为逻辑查询计划、物理查询计划，最终转换为Spark的DAG后再执行。图3-4为Catalyst的执行流程。

SqlParser将SQL语句转换为逻辑查询计划，Analyzer对逻辑查询计划进行属性和关系关联检验，之后Optimizer通过逻辑查询优化将逻辑查询计划转换为优化的逻辑查询计划，QueryPlanner将优化的逻辑查询计划转换为物理查询计划，prepareForExecution调整数据分布，最后将物理查询计划转换为执行计划进入Spark执行任务。

2.Spark SQL优化策略

查询优化是传统数据库中最为重要的一环，这项技术在传统数据库中已经很成熟。除了查询优化，Spark SQL在存储上也进行了优化，从以下几点查看Spark SQL的一些优化策略。

（1）内存列式存储与内存缓存表

Spark SQL可以通过cacheTable将数据存储转换为列式存储，同时将数据加载到内存进行缓存。cacheTable相当于在分布式集群的内存物化视图，将数据进行缓存，这样迭代的或者交互式的查询不用再从HDFS读数据，直接从内存读取数据大大减少了I/O开销。列式存储的优势在于Spark SQL只需要读出用户需要的列，而不需要像行存储那样需要每次将所有列读出，从而大大减少内存缓存数据量，更高效地利用内存数据缓存，同时减少网络传输和I/O开销。数据按照列式存储，由于是数据类型相同的数据连续存储，能够利用序列化和压缩减少内存空间的占用。

（2）列存储压缩

为了减少内存和硬盘空间占用，Spark SQL采用了一些压缩策略对内存列存储数据进行压缩。Spark SQL的压缩方式要比Shark丰富很多，例如它支持PassThrough，RunLengthEncoding，DictionaryEncoding，BooleanBitSet，IntDelta，LongDelta等多种压缩方式。这样能够大幅度减少内存空间占用和网络传输开销和I/O开销。

（3）逻辑查询优化

Spark SQL在逻辑查询优化（如图3-5所示）上支持列剪枝、谓词下压、属性合并等逻辑查询优化方法。列剪枝为了减少读取不必要的属性列，减少数据传输和计算开销，在查询优化器进行转换的过程中会进行列剪枝的优化。

下面介绍一个逻辑优化例子：

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SELECT Class FROM (SELECT ID,Name,Class  FROM STUDENT ) S WHERE S.ID=1

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Catalyst将原有查询通过谓词下压，将选择操作ID=1优先执行，这样过滤大部分数据，通过属性合并将最后的投影只做一次最终保留Class属性列。

（4）Join优化

Spark SQL深度借鉴传统数据库查询优化技术的精髓，同时也在分布式环境下进行特定的优化策略调整和创新。Spark SQL对Join进行了优化支持多种连接算法，现在的连接算法已经比Shark丰富，而且很多原来Shark的元素也逐步迁移过来。例如：BroadcastHashJoin、BroadcastNestedLoopJoin、HashJoin、LeftSemiJoin，等等。

下面介绍一个其中的BroadcastHashJoin算法思想。

BroadcastHashJoin将小表转化为广播变量进行广播，这样避免Shuffle开销，最后在分区内做Hash连接。这里用的就是Hive中Map Side Join的思想。同时用了DBMS中的Hash连接算法做连接。

随着Spark SQL的发展，未来会有更多的查询优化策略加入进来。同时后续Spark SQL会支持像Shark Server一样的服务端、JDBC接口，兼容更多的持久化层例如NoSQL，传统的DBMS等。一个强有力的结构化大数据查询引擎正在崛起。

3.如何使用Spark SQL

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val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// 在这里引入sqlContext下所有的方法就可以直接用sql方法进行查询
import sqlContext._
case class Person(name: String, age: Int)
// 下面的people是含有case类型数据的RDD，会默认由Scala的implicit机制将RDD转换为
  SchemaRDD，SchemaRDD是SparkSQL中的核心RDD
val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))
// 在内存的元数据中注册表信息，这样一个Spark SQL表就创建完成了
people.registerAsTable("people")
// sql语句就会触发上面分析的Spark SQL的执行过程，读者可以参考上面的图示
val teenagers = sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
// 最后生成teenagers也是一个RDD
teenagers.map(t =>"Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

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通过之前的介绍，读者对支撑结构化数据分析任务的Spark SQL的原理与使用有了一定的了解。在生产环境中，有一类数据分析任务对响应延迟要求高，需要实时处理流数据，在BDAS中，Spark Streaming用于支撑大规模流式处理分析任务。