本文章简要概述了spark sql 的执行流程以及基本原理。

spark sql 本质是将sql 语句解析为对应的RDD模型来进行执行spark 相关的计算操作。

在spark 中，RDD中的窄依赖是类似于pipeline 来进行执行操作的，宽依赖是需要在不同的节点进行shuffle操作。

总的来说，RDD 能很方便的支持MapReduce应用、关系型数据处理、流式数据处理、以及迭代型的应用。

在spark 2.0中Dataset 成为了spark中主要的API，结合了RDD以及DataFrame的特点，属于spark的高级API。

spark sql 简要执行流程过程概览：

LogicalPlan 阶段会将用户所输入的SQL Query transition to 逻辑算子树，sql 语句中所包含的逻辑映射到逻辑算子树的不同节点，且逻辑算子树不会进行执行，只会作为中间阶段。

逻辑算子树三大子阶段：

（1）Unresolved LogicalPlan（未解析逻辑算子树），仅仅只是数据结构，其中不包含任何数据信息。

（2）Analyzed LogicalPlan（解析后的逻辑算子树），节点中绑定各种信息。

（3）Optimized LogcalPlan （解析优化后的逻辑算子树），应用各种优化规则对一些低效的逻辑计划进行转换。

物理计划阶段，会将上一步逻辑计算阶段生成的逻辑算子树来进行实际转换，生成物理算子树，其中物理计划阶段会直接生成RDD 或者对RDD来进行transformation 操作，来对应sql ，到最后才进行action操作（如实例中的show操作），来对RDD来进行实际提交执行。

其中SQL 语句在解析一直到提交之前，上述的整个转换过程都是在spark集群中driver端来进行的，不涉及分布式环境，sparkSession 类的sql 方法调用sessionState中的各种对象，包括上述的不同阶段生成的对应的SparkSqlParser类、Analyzer类、Optimizer类和sparkPlanner类等，最后封装成一个QueryExcution对象。因此，在进行sparkSql开发的过程中，可以很方便的将每一步生成的计划单独的剥离出来进行分析。

重点：

spark SQL 内部实现上述流程中平台无关部分的基础框架称之为Catalyst。

Catalyst中主要包括了InternalRow体系、TreeNode体系、和Expression体系。