QueryPlan继承自TreeNode，内部带一个output: Seq[Attribute],具备transformExpressionDown、transformExpressionUp方法。

在Catalyst中，QueryPlan的主要子类体系是LogicalPlan，即逻辑执行计划表示。其物理执行计划表示由使用方实现(spark-sql项目中)。

LogicalPlan继承自QueryPlan，内部带一个reference:Set[Attribute]，主要方法为resolve(name:String): Option[NamedeExpression]，用于分析生成对应的NamedExpression。

LogicalPlan有许多具体子类，也分为UnaryNode, BinaryNode, LeafNode三类，具体在org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical路径下。

Catalyst还提供了一个QueryPlanner[Physical <: TreeNode[PhysicalPlan]]抽象类，需要子类制定一批strategies: Seq[Strategy]，其apply方法也是类似根据制定的具体策略来把逻辑执行计划算子映射成物理执行计划算子。由于物理执行计划的节点是在具体系统里实现的，所以QueryPlanner及里面的strategies也需要在具体系统里实现。

Spark SQL对hive的支持是单独的spark-hive项目，对Hive的支持包括HQL查询、hive metaStore信息、hive SerDes、hive UDFs/UDAFs/ UDTFs，类似Shark。

只有在HiveContext下通过hive api获得的数据集，才可以使用hql进行查询，其hql的解析依赖的是org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver类的parse方法，生成Hive AST。

实际上sql和hql，并不是一起支持的。可以理解为hql是独立支持的，能被hql查询的数据集必须读取自hive api。下图中的parquet、json等其他文件支持只发生在sql环境下(SQLContext)。

Hive官方提出了Hive onSpark的JIRA。Shark结束之后，拆分为两个方向：

Spark SQL的核心是把已有的RDD，带上Schema信息，然后注册成类似sql里的”Table”，对其进行sql查询。这里面主要分两部分，一是生成SchemaRD，二是执行查询。

如果是spark-hive项目，那么读取metadata信息作为Schema、读取hdfs上数据的过程交给Hive完成，然后根据这俩部分生成SchemaRDD，在HiveContext下进行hql()查询。

对于Spark SQL来说，

数据方面，RDD可以来自任何已有的RDD，也可以来自支持的第三方格式，如json file、parquet file。

SQLContext下会把带case class的RDD隐式转化为SchemaRDD

implicit def createSchemaRDD[A <: Product: TypeTag](rdd: RDD[A]) =new SchemaRDD(this,SparkLogicalPlan(ExistingRdd.fromProductRdd(rdd)))

ExsitingRdd单例里会反射出case class的attributes，并把RDD的数据转化成Catalyst的GenericRow，最后返回RDD[Row]，即一个SchemaRDD。这里的具体转化逻辑可以参考ExsitingRdd的productToRowRdd和convertToCatalyst方法。

之后可以进行SchemaRDD提供的注册table操作、针对Schema复写的部分RDD转化操作、DSL操作、saveAs操作等等。

Row和GenericRow是Catalyst里的行表示模型

Row用Seq[Any]来表示values，GenericRow是Row的子类，用数组表示values。Row支持数据类型包括Int, Long, Double, Float, Boolean, Short, Byte, String。支持按序数(ordinal)读取某一个列的值。读取前需要做isNullAt(i: Int)的判断。

各自都有Mutable类，提供setXXX(i: int, value: Any)修改某序数上的值。

下图大致对比了Pig，Spark SQL，Shark在实现层次上的区别，仅做参考。

SQLContext里对sql的一个解析和执行流程：

1.  第一步parseSql(sql: String)，simple sql parser做词法语法解析，生成LogicalPlan。

2.  第二步analyzer(logicalPlan)，把做完词法语法解析的执行计划进行初步分析和映射，

目前SQLContext内的Analyzer由Catalyst提供，定义如下：

new Analyzer(catalog, EmptyFunctionRegistry, caseSensitive =true)

catalog为SimpleCatalog，catalog是用来注册table和查询relation的。

而这里的FunctionRegistry不支持lookupFunction方法，所以该analyzer不支持Function注册，即UDF。

Analyzer内定义了几批规则：

  val batches: Seq[Batch] = Seq(    Batch("MultiInstanceRelations", Once,      NewRelationInstances),    Batch("CaseInsensitiveAttributeReferences", Once,      (if (caseSensitive) Nil else LowercaseAttributeReferences :: Nil) : _*),    Batch("Resolution", fixedPoint,      ResolveReferences ::      ResolveRelations ::      NewRelationInstances ::      ImplicitGenerate ::      StarExpansion ::      ResolveFunctions ::      GlobalAggregates ::      typeCoercionRules :_*),    Batch("Check Analysis", Once,      CheckResolution),    Batch("AnalysisOperators", fixedPoint,      EliminateAnalysisOperators)  )

3.  从第二步得到的是初步的logicalPlan，接下来第三步是optimizer(plan)。

Optimizer里面也是定义了几批规则，会按序对执行计划进行优化操作。

  val batches =    Batch("Combine Limits", FixedPoint(100),      CombineLimits) ::    Batch("ConstantFolding", FixedPoint(100),      NullPropagation,      ConstantFolding,      LikeSimplification,      BooleanSimplification,      SimplifyFilters,      SimplifyCasts,      SimplifyCaseConversionExpressions) ::    Batch("Filter Pushdown", FixedPoint(100),      CombineFilters,      PushPredicateThroughProject,      PushPredicateThroughJoin,      ColumnPruning) :: Nil

4.  优化后的执行计划，还要丢给SparkPlanner处理，里面定义了一些策略，目的是根据逻辑执行计划树生成最后可以执行的物理执行计划树，即得到SparkPlan。

    val strategies: Seq[Strategy] =      CommandStrategy(self) ::      TakeOrdered ::      PartialAggregation ::      LeftSemiJoin ::      HashJoin ::      InMemoryScans ::      ParquetOperations ::      BasicOperators ::      CartesianProduct ::      BroadcastNestedLoopJoin :: Nil

5.  在最终真正执行物理执行计划前，最后还要进行两次规则，SQLContext里定义这个过程叫prepareForExecution，这个步骤是额外增加的，直接new RuleExecutor[SparkPlan]进行的。

    val batches =      Batch("Add exchange", Once, AddExchange(self)) ::      Batch("Prepare Expressions", Once, new BindReferences[SparkPlan]) :: Nil

6.  最后调用SparkPlan的execute()执行计算。这个execute()在每种SparkPlan的实现里定义，一般都会递归调用children的execute()方法，所以会触发整棵Tree的计算。

SQLContext下cache/uncache table的时候会调用列存储模块。

该模块借鉴自Shark，目的是当把表数据cache在内存的时候做行转列操作，以便压缩。

实现类

InMemoryColumnarTableScan类是SparkPlan LeafNode的实现，即是一个物理执行计划。传入一个SparkPlan(确认了的物理执行计)和一个属性序列，内部包含一个行转列、触发计算并cache的过程(且是lazy的)。

ColumnBuilder针对不同的数据类型(boolean, byte, double, float, int, long, short, string)由不同的子类把数据写到ByteBuffer里，即包装Row的每个field，生成Columns。与其对应的ColumnAccessor是访问column，将其转回Row。

CompressibleColumnBuilder和CompressibleColumnAccessor是带压缩的行列转换builder，其ByteBuffer内部存储结构如下

 *    .--------------------------- Column type ID (4 bytes) *    |   .----------------------- Null count N (4 bytes) *    |   |   .------------------- Null positions (4 x N bytes, empty if null count is zero) *    |   |   |     .------------- Compression scheme ID (4 bytes) *    |   |   |     |   .--------- Compressed non-null elements *    V   V   V     V   V *   +---+---+-----+---+---------+ *   |   |   | ... |   | ... ... | *  +---+---+-----+---+---------+ *  \-----------/ \-----------/ *       header         body

CompressionScheme子类是不同的压缩实现

都是scala实现的，未借助第三方库。不同的实现，指定了支持的column data类型。在build()的时候，会比较每种压缩，选择压缩率最小的（若仍大于0.8就不压缩了）。

这里的估算逻辑，来自子类实现的gatherCompressibilityStats方法。

Cache逻辑

cache之前，需要先把本次cache的table的物理执行计划生成出来。

在cache这个过程里，InMemoryColumnarTableScan并没有触发执行，但是生成了以InMemoryColumnarTableScan为物理执行计划的SparkLogicalPlan，并存成table的plan。

其实在cache的时候，首先去catalog里寻找这个table的信息和table的执行计划，然后会进行执行（执行到物理执行计划生成），然后把这个table再放回catalog里维护起来，这个时候的执行计划已经是最终要执行的物理执行计划了。但是此时Columner模块相关的转换等操作都是没有触发的。

真正的触发还是在execute()的时候，同其他SparkPlan的execute()方法触发场景是一样的。

Uncache逻辑

UncacheTable的时候，除了删除catalog里的table信息之外，还调用了InMemoryColumnarTableScan的cacheColumnBuffers方法，得到RDD集合，并进行了unpersist()操作。cacheColumnBuffers主要做了把RDD每个partition里的ROW的每个Field存到了ColumnBuilder内。

如前面对SQLContext里Analyzer的分析，其FunctionRegistry没有实现lookupFunction。

在spark-hive项目里，HiveContext里是实现了FunctionRegistry这个trait的，其实现为HiveFunctionRegistry，实现逻辑见org.apache.spark.sql.hive.hiveUdfs

待整理

http://parquet.io/

Specific Docs and Codes:

https://github.com/apache/incubator-parquet-format

https://github.com/apache/incubator-parquet-mr

http://www.slideshare.net/julienledem/parquet-hadoop-summit-2013

SQLContext下，增加了jsonFile的读取方法，而且目前看，代码里实现的是hadoop textfile的读取，也就是这份json文件应该是在HDFS上的。具体这份json文件的载入，InputFormat是TextInputFormat，key class是LongWritable，value class是Text，最后得到的是value部分的那段String内容，即RDD[String]。

除了jsonFile，还支持jsonRDD，例子：

http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#json-datasets

读取json文件之后，转换成SchemaRDD。JsonRDD.inferSchema(RDD[String])里有详细的解析json和映射出schema的过程，最后得到该json的LogicalPlan。

Json的解析使用的是FasterXML/jackson-databind库，GitHub地址，wiki

把数据映射成Map[String, Any]

Json的支持丰富了Spark SQL数据接入场景。

Jdbc support branchis under going

Spark SQL目前的SQL语法支持情况见SqlParser类。目标是支持SQL92？？

1. 基本应用上，sql server 和oracle都遵循sql 92语法标准。

2. 实际应用中大家都会超出以上标准，使用各家数据库厂商都提供的丰富的自定义标准函数库和语法。

3. 微软sql server的sql 扩展叫T-SQL(Transcate SQL).

4. Oracle 的sql 扩展叫PL-SQL.