SparkSession解析SessionCatalog、SharedState和SessionState
文章目录
- Catalog
- SessionCatalog
- SessionCatalog
- HiveSessionCatalog
- ExternalCatalog
- InMemoryCatalog
- HiveExternalCatalog
- SparkSession初始化
- SharedState
- SessionState
- BaseSessionStateBuilder
- SessionStateBuilder和HiveSessionStateBuilder
- SparkSession初始化过程
- 总结
- 关于sharedState和sessionState
- 关于Hive
- 关于 warehousePath
- 关于metastore_db
- 整体结构
Catalog
在关系数据库 中， Catalog 是一个宽泛的概念，通常可以理解为一个容器或数据库对象命名空间中的一个层。在 SparkSQL 系统中， Catalog 主要用于各种函数资源信息和元数据信息（数据库、数据表、 数据视图、数据分区与函数等）的统一管理。 Spark SQL 的 Catalog 体系涉及多个方面，不同层 次所对应的关系如图 所示。
SessionCatalog
Spark SQL 中的 Catalog 体系实现以 SessionCatalog 为主体，通过 SparkSession (Spark 程序入口）提供给外部调用。一般一个 SparkSession 对应一个 SessionCatalog。 本质上， Session Catalog 起到了一个代理的作用，对底层的元数据信息、临时表信息、视图信息和函数 信息进行了封装。
SessionCatalog
SessionCatalog的构造函数如下。
其中包含两个配置项conf、hadoopConf。
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parser为解析器接口。在listFunctions(db: String, pattern: String)和lookupRelation(name: TableIdentifier)中被使用，用于对函数和表进行解析。
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Global Temp View Manager （全局的临时视图管理）：对应 DataFrame 中常用的 createGlobalTemp View 方法，进行跨 Session 的视图管理。主要功能依赖一个 mutable 类型的 HashMap 来对视图名和数 据源进行映射，其中的 key 是视图名的字符串， value 是视图所对应的 LogicalPlan （一般在创建该视图时生成） 。
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FunctionResourceLoader （函数资源加载器）：在 SparkSQL 中除内置实现的各种函数外，还 支持用户自定义的函数和 Hive 中的各种函数。 这些函数往往通过 Jar 包或文件类型提供， FunctionResourceLoader 主要就是用来加载这两种类型的资源以提供函数的调用。
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FunctionRegistry （函数注册接口）：用来实现对函数的注册 （Register）、查找（Lookup）和 删除（Drop） 等功能。一般来讲， FunctionRegistry 的具体实现需要是线程安全的，以支持并发访问。 在 Spark SQL 中默认实现是 SimpleFunctionRegistry，其中采用 Map 数据结构注册了各种内置的函数。
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ExternalCatalog （外部系统 Catalog）：：用来管理数据库（Databases）、数据表 （Tables）、数 据分区（Partitions）和函数（Functions）的接口 。 顾名思义，其目标是与外部系统交互， 并做到上述内容的非临时性存储，同样需要满足线程安全以支持并发访问。 ExternalCatalog 是一个抽象类，定义了上述 4 个方面的功能。 在 Spark SQL 中，具体 实现有 InMemoryCatalog 和 HiveExternalCatalog 两种。 前者将上述信息存储在内存中， 一 般用于测试或比较简单的 SQL 处理；后者利用 Hive 元数据库来实现持久化的管理，在生 产环境中广泛应用。
此外还拥有tempViews、currentDb两个变量，tempView是HashMap类型，储存临时视图。currentDb是字符串类型，指明现在正在使用的数据库名称。
HiveSessionCatalog
HiveSessionCatalog继承了Spark的默认SessionCatalog，并调整了一些成员的类型，以及新增了一些成员变量，专门用于管理Hive数据源的MetaStore。 HiveSessionCatalog中，它的externalCatlog类型转换为ExternalCatalog的子类HiveExternalCatalog，同时增加了一个成员变量HIveMetastoreCatalog（注意，这个成员之后会完整集成到HiveExternalCatalog中）。
ExternalCatalog
ExternalCatalog是系统Catalog的接口，提供访问function、partition和database的一系列方法。只作用为非临时的item，它的实现类必须是线程安全的，因为它会同时被多个线程访问。ExternalCatalog为Spark提供了和外部系统交互的能力。 ExternalCatalog有两个实现类：HiveExternalCatalog和InMemoryCatalog。
InMemoryCatalog
InMemoryCatalog将元数据储存在内存之中，其使用一个HashMap类型，储存数据库元信息。
DatabaseDesc表示数据库元信息，TableDesc表示表元信息，CatalogFunction表示函数，其都储存在HashMap数据结构中。
InMemoryCatalog会将元数据全部储存在内存之中，所以不会在当前目录下创建metastore_db目录。数据库的真实数据（数据库、表数据）会储存在磁盘中，具体位置由spark.sql.warehouse.dir参数决定，默认在当前目录下的spark-warehouse目录。
HiveExternalCatalog
HiveExternalCatalog为Spark提供了与Hive MetaStore的交互能力。具体实现方法是，HiveExternalCatalog会通过hadoop相关的配置文件来实例化一个ClientForMetadata，所有的元数据访问方法都是通过这个client来和hive交互。
如果classpath中含有hive-site.xml文件，其会读取hive-site.xml文件中的hive.metastore.warehouse.dir作为Hive 的warehouse地址。但是如果conf中spark.sql.warehouse.dir被显示设置，那么它会覆盖hive.metastore.warehouse.dir，作为Hive的warehouse地址。
HiveClient会根据hive-site.xml中的配置信息连接Hive的元数据库，但是如果hive-site.xml配置信息错误甚至classpath中没有hive-site.xml文件，则client无法正常连接Hive的元数据库。则此时会在当前目录下创建metastore_db目录储存元数据，并将hive.metastore.warehouse.dir或者spark.sql.warehouse.dir作为自己的warehouse。
SparkSession初始化
由上述的Catalog体系中我们可以看出，主要分为Hive有关的Catalog和默认的Catalog两类。那么SparkSession中怎么决定创建哪种类型的Catalog呢？
这主要由spark.sql.catalogImplementation参数决定，其默认值为"in-memory"，调用SparkSession.enableHiveSupport()，会将其改为“hive”。
SparkSession的初始化主要与两个内部变量有关：SharedState和SessionState。
SharedState
SharedState是SparkSession中定义的一个基于给定SQLContext来维护跨Session的所有状态的一个类。SharedState中包含变量：warehousePath、cacheManager、statusStore、externalCatalog、globalTempViewManager、jarClassLoader。这些变量对于所有的SparkSession都是公用的。
SessionState
SessionState是基于一个特定SparkSession维护所有单个session作用域的所有状态，它的类成员如下图所示。SessionState维护了SparkSQL中大部分的核心类，如SqlParser、Analyzer、Optimizer等等。这些具体类的实现类型根据当前Spark Application的模式会有所不同。
BaseSessionStateBuilder
SessionState是使用SessionStateBuilder进行创建的。其基类为BaseSessionStateBuilder。
BaseSessionStateBuilder定义所有Session所需的状态，并且在session的build方法调用时会真正去创建一个SessionState。同时在构建新的SessionState时，BaseSessionStateBuilder可以接收一个parent session state来对其的成员进行集成(parent session state为空则直接新建各组件，不为空，则对各组件进行clone)。
在BaseSessionStateBuilder内部创建conf、functionRegistry、experimentalMethods、sqlParser、resourceLoader、udfRegistration、analyzer、optimizer、planner、catalog等组件，上述组件均为新创建的对象。其中catalog组件创建过程：
可以看出catalog的创建使用了sparksession中的sharedState中的externalCatalog和globalTempViewManager。所以所有的SessionState中的SessionCatalog公用shared同一个externalCatalog和globalTempViewManager。
最后调用bulid方法，将上述组件传入，创建SessionState。
SessionStateBuilder和HiveSessionStateBuilder
SessionStateBuilder和HiveSessionStateBuilder是BaseSessionStateBuilder的子类，通过重写组件生成方法，可以改变传入build（）方法中的组件类型。
SessionStateBuilder是BaseSessionStateBuilder的基本实现,HiveSessionStateBuilder是Spark针对Hive数据源的特定实现。
HiveSessionStateBuilder可以构建出一个能识别Hive数据源的SessionState。HiveSessionStateBuilder类对它的父类BaseSessionStateBuilder中的一些方法和成员变量进行了覆盖。
HiveSessionStateBuilder：其中catalog组件会创建成HiveSessionCatalog类型，同样构造函数中使用Session.sharedState的externalCatalog和globalTempViewManager。所以此时sharedState的externalCatalog应该是HiveExternalCatalog类型。
HiveSessionStateBuilder、HiveSessionCatalog、HiveExternalCatalog的使用条件均为spark.sql.catalogImplementation参数为hive时，其默认值为"in-memory"，调用SparkSession.enableHiveSupport()，会将其改为“hive”。
除此之外HiveSessionStateBuilder还重写了其他的组件生成方法，以适应Hive环境。最后利用继承至BaseSessionStateBuilder的build方法，将各组件传入，即可生成适应Hive环境的SessionState。
SparkSession初始化过程
- SparkSession.getOrCreate（）进行初始化。SparkSession在创建过程中能获取到所有的配置文件，包括是否连接Hive，Hive集群的对应配置。注意Spark中的SessionState和ShareState都是lazy变量，只有当第一次使用时才会进行初始化。
构造函数传入四个参数：SparkContext、existingSharedState、parentSessionState、extensions
初始化SharedState
- 初始化SessionState之前，首先要初始化SharedState。
如果SparkSession构造函数中传入的existingSharedState为空，则新创建一个new SharedState(sparkContext)，否则直接使用existingSharedState。 - SharedState构造函数：先初始化warehousePath。读取配置信息，若有hive-site.xml配置信息且没有显式定义spark.sql.warehouse.dir（在SparkConf或者配置文件中定义），则从hive配置中获取hive.metastore.warehouse.dir作为warehousePath。否则，使用spark.sql.warehouse.dir作为warehousePath。（如果SparkConf中没有spark.sql.warehouse.dir信息，则使用默认值：当前路径下的spark-warehouse目录）
- SharedState构造函数中：接着初始化CacheManager、SQLListener。然后初始化externalCatalog。externalCatalogClassName函数中根据spark.sql.catalogImplementation决定使用InMemoryCatalog还是HiveExternalCatalog。根据warehouse创建default数据库。
- 最后初始化globalTempViewManager和jarClassLoader。
初始化SessionState
- 调用SparkSession中的sessionState方法，该方法中通过SparkSession.instantiateSessionState来对SessionState进行初始化。
- SparkSession构造函数中传入parentSessionState，对其进行clone，如果传入不为空，则使用clone对象。如果为空，则进行创建。sessionStateClassName函数根据spark.sql.catalogImplementation参数选择使用HiveSessionStateBuilder还是SessionStateBuilder。然后instantiateSessionState函数使用SessionStateBuilder创建SessionBuilder。其创建过程已在上进行叙述。
总结
关于sharedState和sessionState
综上可以看出，SparkSession重用sharedState，但是会新clone或者创建新的sessionState。但是每一个新的sessionState中的SessionCatalog中的externalCatalog和globalTempView都是重用sharedState的对象。但是如果在创建多个SparkSession时，传入的existingSharedState都为空，则多个SparkSession也会创建多个sharedState。
调用SparkSession对象的cloneSession()或者newSession()创建新的sparksession对象，会重用sharedState。但是新的sparksession会拥有新的sessionstate对象，从而拥有新的conf、functionRegistry、udfRegistration、resourceLoader、解析器、优化器、物理计划器、tempview（catalog中）等，从而将不同的sparksession的操作和配置隔离开。
关于Hive
如果SparkSession.enableHiveSupport()，spark.sql.catalogImplementation=“hive”，则sharedState初始化时，会创建HiveExternalCatalog。sessionState初始化时，会创建HiveSessionCatalog，调用HiveSessionStateBuilder，创建适合Hive数据源的SessionState。
否则，spark.sql.catalogImplementation=“in-memory”，sharedState初始化时创建ExternalCatalog，sessionState初始化时，会创建SessionCatalog，调用SessionStateBuilder，创建SessionState。
关于 warehousePath
如果classpath中有hive-site.xml文件，且Sparkconf没有定义spark.sql.warehouse.dir参数。则使用hive-site.xml中的hive.metastore.warehouse.dir作为warehousePath。
否则，使用spark.sql.warehouse.dir作为warehousePath（如果Sparkconf没有定义spark.sql.warehouse.dir参数，会使用StaticSQLConf中定义的默认值，即当前路径下的spark-warehouse目录）。
关于metastore_db
如果spark.sql.catalogImplementation=“in-memory”，则元数据全部储存在内存之中，不会生成metastore_db元数据库目录，但是真实数据值会储存在warehousePath目录中。
如果spark.sql.catalogImplementation=“hive”，但是hive-site.xml中的元数据库配置信息有误，无法正常连接，则会在当前目录生成metastore_db，储存元数据，使用warehousePath作为数据仓库，储存数据。
整体结构
