Spark LogicalPlan源码分析

Spark LogicalPlan 源码分析

原理

LogicalPlan是Apache Spark中的抽象类，用于表示Spark SQL中的逻辑执行计划。是Spark SQL查询优化和执行过程的核心组件之一。

LogicalPlan的由来机制主要基于以下两个原理：

1. 解析器（Parser）：在Spark SQL中，查询语句首先被解析器解析成一个抽象语法树（AST），这个AST表示了查询的语法结构。解析器将查询语句解析为一系列的语法规则，然后构建一个对应的AST。

2. 转换器（Transformer）：AST经过解析后，会进一步经过一系列的转换操作，将其转换为更高级别的逻辑计划。这些转换器将AST转换为LogicalPlan的实例，并且可以进行各种优化操作，例如谓词下推、投影消除等。

通过解析器和转换器的工作，LogicalPlan最终得到了一个完整的逻辑执行计划，该计划以树状结构表示查询的逻辑操作序列。每个节点代表一个具体的逻辑操作，例如选择（Selection）、投影（Projection）、连接（Join）等。节点之间通过父子关系连接，形成了一棵树。

LogicalPlan的由来机制充分利用了解析器和转换器的能力，将查询语句转换为可执行的逻辑计划，并提供了一种统一的方式来表示和操作这些计划。这使得Spark SQL可以对查询进行优化和执行，以提高查询性能和效率。

方法示例

在LogicalPlan类中，定义了以下方法：

1. isStreaming: Boolean

   • 返回一个布尔值，指示该子树是否来自流式数据源。

   示例：

   val plan: LogicalPlan = ...
   val isStreaming: Boolean = plan.isStreaming
   

2. maxRows: Option[Long]

   • 返回计划可能计算的最大行数。对于可以推迟Limit操作符的操作者（例如Union），应该重写此方法。

   示例：

   val plan: LogicalPlan = ...
   val maxRowCount: Option[Long] = plan.maxRows
   

3. maxRowsPerPartition: Option[Long]

   • 返回计划在每个分区上可能计算的最大行数。

   示例：

   val plan: LogicalPlan = ...
   val maxRowCountPerPartition: Option[Long] = plan.maxRowsPerPartition
   

4. resolved: Boolean

   • 返回一个布尔值，指示该表达式及其所有子表达式是否已解析为具体模式。

   示例：

   val plan: LogicalPlan = ...
   val isResolved: Boolean = plan.resolved
   

5. childrenResolved: Boolean

   • 返回一个布尔值，指示该查询计划的所有子计划是否已解析。

   示例：

   val plan: LogicalPlan = ...
   val areChildrenResolved: Boolean = plan.childrenResolved
   

6. resolve(schema: StructType, resolver: Resolver): Seq[Attribute]

   • 将给定的模式解析为该查询计划中的具体Attribute引用。

   示例：

   val plan: LogicalPlan = ...
   val schema: StructType = ...
   val resolvedAttributes: Seq[Attribute] = plan.resolve(schema, resolver)
   

7. resolveChildren(nameParts: Seq[String], resolver: Resolver): Option[NamedExpression]

   • 根据所有子节点的输入，将给定的字符串转换为NamedExpression。

   示例：

   val plan: LogicalPlan = ...
   val nameParts: Seq[String] = ...
   val resolvedExpression