【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍、SparkSQL的运行流程、 SparkSQL的自动优化、Catalyst优化器、SparkSQL的执行流程、Spark On Hive原理配置、分布式SQL执行引擎概念、代码JDBC连接。

后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞👍，关注一下吧】

上一篇文章：《【SparkSQL】SparkSQL函数定义（重点：定义UDF函数、使用窗口函数）》

5. SparkSQL的运行流程

5.1 SparkRDD的执行流程回顾

代码->DAG调度器逻辑任务->Task调度器任务分配和管理监控-> Worker干活

5.2 SparkSQL的自动优化

RDD的运行会完全按照开发者的代码执行， 如果开发者水平有限，RDD的执行效率也会受到影响。

而SparkSQL会对写完的代码，执行“自动优化”， 以提升代码运行效率，避免开发者水平影响到代码执行效率。

问：为什么SparkSQL可以自动优化而RDD不可以？

RDD：内含数据类型不限格式和结构
DataFrame：100% 是二维表结构，可以被针对SparkSQL的自动优化，依赖于：Catalyst优化器

5.3 Catalyst优化器

为了解决过多依赖Hive 的问题, SparkSQL使用了一个新的SQL优化器替代 Hive 中的优化器,这个优化器就是Catalyst,整个SparkSQL的架构大致如下:

1. API层简单的说就是Spark会通过一些API接受SQL语句
2. 收到SQL语句以后,将其交给Catalyst, Catalyst负责解析SQL,生成执行计划等
3. Catalyst的输出应该是RDD的执行计划
4. 最终交由集群运行

具体流程：

step1：解析SQL,并且生成AST(抽象语法树)

Step 2:在AST中加入元数据信息做这一步主要是为了一些优化。例如 col = col这样的条件，下图是一个简略图,便于理解

• score.id →id#1#L为score.id生成id为1,类型是Long
• score.math_score → math_score#2#L为score.math_score 生成id为2,类型为Long
• people.id → id#3#L为people.id生成 id为3,类型为Long
• people.age →age#4#L为people.age 生成 id为4,类型为Long

Step 3:对已经加入元数据的AST,输入优化器,进行优化,从两种常见的优化开始，简单介绍:

• 断言下推 Predicate Pushdown,将Filter这种可以减小数据集的操作下推,放在Scan 的位置,这样可以减少操作时候的数据量。断言下推后，会先过滤age,然后在JOIN,减少JOIN的数据量提高性能.
• 列值裁剪Column Pruning,在断言下推后执行裁剪,由于people表之上的操作只用到了 id 列,所以可以把其它列裁剪掉,这样可以减少处理的数据量,从而优化处理速度

Step 4:上面的过程生成的AST其实最终还没办法直接运行,这个AST叫做逻辑计划,结束后，需要生成.物理计划,从而生成RDD来运行

• 在生成物理计划的时候,会经过成本模型对整棵树再次执行优化,选择一个更好的计划
• 在生成物理计划以后,因为考虑到性能,所以会使用代码生成,在机器中运行

可以使用queryExecution方法查看逻辑执行计划,使用explain方法查看物理执行计划：

小结：

catalyst的各种优化细节非常多,大方面的优化点有2个:

• 谓词下推(Predicate Pushdown)\断言下推:将逻辑判断提前到前面,以减少shuffle阶段的数据量
• 列值裁剪(Column Pruning):将加载的列进行裁剪,尽量减少被处理数据的|宽度

大白话:

• 行过滤,提前执行where
• 列过滤,提前规划select的字段数量

思考:列值裁剪,有一种非常合适的存储系统: parquet

5.4 SparkSQL的执行流程

1. 提交SparkSQL代码
2. catalyst优化
   a. 生成原始AST语法数
   b.标记AST元数据
   c.进行断言下推和列值裁剪以及其它方面的优化作用在AST上
   d.将最终AST得到,生成执行计划
   e.将执行计划翻译为RDD代码
3. Driver执行环境入口构建(SparkSession)
4. DAG调度器规划逻辑任务
5. TASK调度区分配逻辑任务到具体Executor上工作并监控管理任务
6. Worker干活.

5.5 总结

1. DataFrame因为存储的是二维表数据结构，可以被针对，所以可以
   自动优化执行流程。
2. 自动优化依赖Catalyst优化器
3. 自动优化2个大的优化项是：1. 断言（谓词）下推（行过滤） 2. 列
   值裁剪（列过滤）
4. DataFrame代码在被优化有，最终还是被转换成RDD去执行

6 Spark On Hive

6.1 原理

• 回顾Hive的组件

对于Hive来说,就2东西:

1. SQL优化翻译器(执行引擎),翻译SQL到MapReduce并提交到YARN执行
2. MetaStore元数据管理中心

• Spark On Hive

对于Spark来说,自身是一个执行引擎，但是 Spark自己没有元数据管理功能，当我们执行:
SELECT * FROM person WHERE age > 10的时候，Spark完全有能力将SQL变成RDD提交
但是问题是, Person的数据在哪? Person有哪些字段?字段啥类型? Spark完全不知道了
不知道这些东西,如何翻译RDD运行

在SparkSQL代码中可以写SQL那是因为,表是来自DataFrame注册的，DataFrame中有数据,有字段,有类型,足够Spark用来翻译RDD用
如果以不写代码的角度来看,SELECT * FROM person WHERE age > 10 spark无法翻译,因为没有元数据

• 解决方案

Spark提供执行引擎能力
Hive的MetaStore 提供元数据管理功能.
让Spark和Metastore连接起来,那么:

Spark On Hive 就有了:

1. 引擎: spark
2. 元数据管理: metastore

总结:
Spark On Hive 就是把Hive的MetaStore服务拿过来给Spark做元数据管理用而已.
市面上元数据管理的框架很多,为什么非要用Hive内置的MetaStore

6.2 配置

根据原理,就是Spark能够连接上Hive的MetaStore就可以了.
所以:

1. MetaStore需要存在并开机
2. Spark知道MetaStore在哪里( IP端口号)

步骤1:
在spark的conf目录中,创建hive-site.xml

步骤2:

将mysql的驱动jar包放入spark的jars目录
因为要连接元数据,会有部分功能连接到mysql库,需要mysql驱动包

步骤3:

确保Hive 配置了MetaStore相关的服务
检查hive配置文件目录内的: hive-site.xml
确保有如下配置:

步骤4:
启动hive的MetaStore服务:

nohup :后台启动程序的命令,使用
nohup xxx命令&将命令后台执行,日志输出到当前目录的nohup.out中
nohup xxx命令 2>&1>>某路径下的日志文件&,将命令后台执行,将日志输出到你指定的路径中

测试:
bin/pyspark:在里面直接写spark.sql(“sql语句”).show()即可

或者:
bin/spark-sql:可以直接写sql语句

6.3 在代码中集成

# coding:utf8
import string
import time

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, ArrayType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as F


if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\
        config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse").\
        config("hive.metastore.uris", "thrift://node3:9083").\
        enableHiveSupport().\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    spark.sql("SELECT * FROM student").show()

6.4 总结

Spark On Hive 就是因为Spark自身没有元数据管理功能， 所以使用
Hive的Metastore服务作为元数据管理服务。计算由Spark执行。

7. 分布式SQL执行引擎

7.1 概念

Spark中有一个服务叫做: ThriftServer服务,可以启动并监听在10000端口
这个服务对外提供功能,我们可以用数据库工具或者代码连接上来直接写SQL即可操作spark

当使用ThriftServer后，相当于是一个持续性的Spark On Hive集成模式．它提供10000端口，持续对外提供服务,外部可以通过这个端口连接上来, 写SQL, 让Spark运行

7.2 客户端工具连接

1．确保已经配置好了Spark On Hive
2．启动ThriftServer即可

7.3 代码JDBC连接

# coding:utf8

from pyhive import hive

if __name__ == '__main__':
    # 获取到Hive(Spark ThriftServer的链接)
    conn = hive.Connection(host="node1", port=10000, username="hadoop")

    # 获取一个游标对象
    cursor = conn.cursor()

    # 执行SQL
    cursor.execute("SELECT * FROM student")

    # 通过fetchall API 获得返回值
    result = cursor.fetchall()

    print(result)

7.4 总结

分布式SQL执行引擎就是使用Spark提供的ThriftServer服务，以“后台进程”的模式持续运行，对外提供端口。

可以通过客户端工具或者代码，以JDBC协议连接使用。

SQL提交后，底层运行的就是Spark任务。相当于构建了一个以MetaStore服务为元数据，Spark为执行引擎的数据库服务，像操作数据库那样方便的操作SparkSQL进行分布式的SQL
计算。