Spark SQL源码解析(五)SparkPlan准备和执行阶段

Spark SQL原理解析前言:

Spark SQL源码剖析(一)SQL解析框架Catalyst流程概述

Spark SQL源码解析(二)Antlr4解析Sql并生成树

Spark SQL源码解析(三)Analysis阶段分析

Spark SQL源码解析(四)Optimization和Physical Planning阶段解析

SparkPlan准备阶段介绍

前面经过千辛万苦,终于生成可实际执行的SparkPlan(即PhysicalPlan)。但在真正执行前,还需要做一些准备工作,包括在必要的地方插入一些shuffle作业,在需要的地方进行数据格式转换等等。

这部分内容都在org.apache.spark.sql.execution.QueryExecution类中。我们看看代码

class QueryExecution(val sparkSession: SparkSession, val logical: LogicalPlan) {
  ......其他代码
  lazy val executedPlan: SparkPlan = prepareForExecution(sparkPlan)
  
  //调用下面的preparations,然后使用foldLeft遍历preparations中的Rule并应用到SparkPlan
  protected def prepareForExecution(plan: SparkPlan): SparkPlan = {
    preparations.foldLeft(plan) { case (sp, rule) => rule.apply(sp) }
  }

  /** A sequence of rules that will be applied in order to the physical plan before execution. */
  //定义各个Rule
  protected def preparations: Seq[Rule[SparkPlan]] = Seq(
    PlanSubqueries(sparkSession),
    EnsureRequirements(sparkSession.sessionState.conf),
    CollapseCodegenStages(sparkSession.sessionState.conf),
    ReuseExchange(sparkSession.sessionState.conf),
    ReuseSubquery(sparkSession.sessionState.conf))
  ......其他代码
}

准备阶段是去调用prepareForExecution方法,而prepareForExecution也简单,还是我们早先看过的Rule那一套东西。定义一系列的Rule,然后让Rule去匹配SparkPlan然后转换一遍。

这里在于每条Rule都是干嘛用的,这里介绍一下吧。

PlanSubqueries(sparkSession)

生成子查询,在比较早的版本,Spark SQL还是不支持子查询的,不过现在加上了,这条Rule其实是对子查询的SQL新生成一个QueryExecution(就是我们一直分析的这个流程),还记得QueryExecution里面的变量基本都是懒加载的吧,这些不会立即执行,都是到最后一并执行的,说白了就有点递归的意思。

EnsureRequirements(sparkSession.sessionState.conf)

这条是比较重要的,代码量也多。主要就是验证输出的分区(partition)和我们要的分区是不是一样,不一样那自然需要加入shuffle处理重分区,如果有排序需求还会排序。

CollapseCodegenStages

这个是和一个优化相关的,先介绍下相关背景。Whole stage Codegen在一些MPP数据库被用来提高性能,主要就是将一串的算子,转换成一段代码(Spark sql转换成java代码),从而提高性能。比如下图,一串的算子操作,可以转换成一个java方法,这一一来性能会有一定的提升。
Spark SQL源码解析(五)SparkPlan准备和执行阶段_第1张图片

这一步就是在支持Codegen的SparkPlan上添加一个WholeStageCodegenExec,不支持Codegen的SparkPlan则会添加一个InputAdapter。这一点在下面看preparations阶段结果的时候能看到,还有这个优化是默认开启的。

ReuseExchange和ReuseSubquery

这两个都是大概同样的功能就放一块说了。首先Exchange是对shuffle如何进行的描述,可以理解为就是shuffle吧。

这里的ReuseExchange是一个优化措施,去找有重复的Exchange的地方,然后将结果替换过去,避免重复计算。

ReuseSubquery也是同样的道理,如果一条SQL语句中有多个相同的子查询,那么是不会重复计算的,会将计算的结果直接替换到重复的子查询中去,提高性能。

这里我略过了CollapseCodegenStages,这部分比较复杂,也没什么时间看,就先跳过了,大概知道这个东西是一个优化措施就行了。

那再来看看这一阶段后,示例代码会变成什么样吧,先看示例代码:

    //生成DataFrame
    val df = Seq((1, 1)).toDF("key", "value")
    df.createOrReplaceTempView("src")
    //调用spark.sql
    val queryCaseWhen = sql("select key from src ")

结果生成如下:

Project [_1#2 AS key#5]
+- LocalTableScan [_1#2, _2#3]

好吧这里看还是和之前Optimation阶段一样,不过断点看就不大一样了。
Spark SQL源码解析(五)SparkPlan准备和执行阶段_第2张图片

由于我们的SQL比较简单,所以只多了两个SparkPlan,就是WholeStageCodegenExec和InputAdapter,和上面说的是一致的!

OK,经过以上的准备之后,就要开始最后的执行阶段了。

SparkPlan执行生成RDD阶段

依旧是在QueryExecution里面,

class QueryExecution(val sparkSession: SparkSession, val logical: LogicalPlan) {
  ......其他代码
  lazy val toRdd: RDD[InternalRow] = executedPlan.execute()
  ......其他代码
}

这里实际上是调用了之前生成的SparkPlan的execute()方法,这个方法最终会再调用它的doExecute()方法,而这个方法是各个子类自己实现的,也就是说,不同的SparkPlan执行的doExecute()是不一样的。

通过上面的阶段,我们得到了一棵4层的树,不过其中WholeStageCodegenExec和InputAdapter是为Codegen优化生成的,这里就不讨论了,忽略这两个其实结果是一样的。也就是说这里只介绍ProjectExec和LocalTableScanExec两个SparkPlan的doExecute()方法。

先是ProjectExec这个SparkPlan,我们看看它的doExecute()代码。

case class ProjectExec(projectList: Seq[NamedExpression], child: SparkPlan)
  extends UnaryExecNode with CodegenSupport {
   ......其他代码
  protected override def doExecute(): RDD[InternalRow] = {
    child.execute().mapPartitionsWithIndexInternal { (index, iter) =>
      val project = UnsafeProjection.create(projectList, child.output,
        subexpressionEliminationEnabled)
      project.initialize(index)
      iter.map(project)
    }
  }
  ......其他代码
}

可以看到它是先递归去调用child(也就是LocalTableScanExec)的doExecute()方法,还是得先去看看LocalTableScanExec生成什么东西呀。

case class LocalTableScanExec(
    output: Seq[Attribute],
    @transient rows: Seq[InternalRow]) extends LeafExecNode {
  ......其他代码
	
  private lazy val rdd = sqlContext.sparkContext.parallelize(unsafeRows, numParallelism)
  
  protected override def doExecute(): RDD[InternalRow] = {
    val numOutputRows = longMetric("numOutputRows")
    rdd.map { r =>
      numOutputRows += 1
      r
    }
  }
	
  ......其他代码
	

可以看到最底层的rdd就是在这里实现的,LocalTableScanExec一开始就会生成一个lazy的rdd,在需要的时候返回。而在doExecute()方法中的numOutputRows可以理解为仅是一个测量值,暂时不用理会。总之这里我们就发现LocalTableScanExec的doExecute()其实就是返回一个parallelize生成的rdd。然后再回到ProjectExec去。

它调用child.execute().mapPartitionsWithIndexInternal {......},这里的mapPartitionsWithIndexInternal和rdd的mapPartitionsWithIndex是类似的,区别只在于mapPartitionsWithIndexInternal只会在内部模块使用,如果有童鞋不明白mapPartitionsWithIndex这个API,可以百度查查看。然后重点看mapPartitionsWithIndexInternal的内部逻辑。

child.execute().mapPartitionsWithIndexInternal { (index, iter) =>
  val project = UnsafeProjection.create(projectList, child.output,
    subexpressionEliminationEnabled)
  project.initialize(index)
  iter.map(project)
}

这里最后一行iter.map(project),其实还是scala的语法糖,实际大概是这样iter.map(i => project.apply(i))。就是调用project的apply方法,对每行数据处理。然后通过追踪,可以发现project的实例是InterpretedUnsafeProjection,我们看看它的apply方法。

class InterpretedUnsafeProjection(expressions: Array[Expression]) extends UnsafeProjection {
  ......其他代码
  override def apply(row: InternalRow): UnsafeRow = {
    // Put the expression results in the intermediate row.
    var i = 0
    while (i < numFields) {
      values(i) = expressions(i).eval(row)
      i += 1
    }

    // Write the intermediate row to an unsafe row.
    rowWriter.reset()
    writer(intermediate)
    rowWriter.getRow()
  }
  
  ......其他代码

这里其实重点在最后三行,就是将结果写入到result row,再返回回去。当执行完毕的时候,就会得到最终的RDD[InternalRow],再剩下的,就交给spark core去处理了。

小结

OK,那到这里基本就把Spark整个流程给讲完了,回顾一下整个流程。
catalyst流程

其实可以发现流程是挺简单的,很多其他SQL解析框架(比如calcite)也是类似的流程,只是在设计上在某些方面的取舍会有偏差。而后深入到代码的时候容易陷入一些细节中,当然这几篇也省略了很多细节,很多时候细节才是真正精髓的地方,以后有如果涉及到的时候再写文章讨论吧(/偷笑)。如果在开放过程中涉及到SQL解析这方面的开放,应该都会是在优化方面,也就是Optimization阶段增加或处理Rule,这块就需要对代数优化理论和代码有一些了解了。

限于本人水平,介绍spark sql的这几篇文章难免有疏漏和不足的地方,欢迎在评论区评论,先谢过了~~

以上~

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