Spark-SparkSQL深入学习系列四（转自OopsOutOfMemory）

  /** Spark SQL源码分析系列文章*/

    前几篇文章介绍了Spark SQL的Catalyst的核心运行流程、SqlParser，和Analyzer，本来打算直接写Optimizer的，但是发现忘记介绍TreeNode这个Catalyst的核心概念，介绍这个可以更好的理解Optimizer是如何对Analyzed Logical Plan进行优化的生成Optimized Logical Plan，本文就将TreeNode基本架构进行解释。

    

一、TreeNode类型

   TreeNode Library是Catalyst的核心类库，语法树的构建都是由一个个TreeNode组成。TreeNode本身是一个BaseType <: TreeNode[BaseType] 的类型，并且实现了Product这个trait，这样可以存放异构的元素了。
   TreeNode有三种形态：BinaryNode、UnaryNode、Leaf Node. 
   在Catalyst里，这些Node都是继承自Logical Plan，可以说每一个TreeNode节点就是一个Logical Plan(包含Expression）（直接继承自TreeNode）

   主要继承关系类图如下：

 1、BinaryNode 

二元节点，即有左右孩子的二叉节点

[java] view plain copy

1. [[TreeNode]] that has two children, [[left]] and [[right]].  
2. trait BinaryNode[BaseType <: TreeNode[BaseType]] {  
3.   def left: BaseType  
4.   def right: BaseType  
5.   def children = Seq(left, right)  
6. }  
7. abstract class BinaryNode extends LogicalPlan with trees.BinaryNode[LogicalPlan] {  
8.   self: Product =>  
9. }  

 节点定义比较简单，左孩子，右孩子都是BaseType。 children是一个Seq（left, right）

下面列出主要继承二元节点的类，可以当查询手册用 ：）

这里提示下平常常用的二元节点：Join和Union

 2、UnaryNode

 一元节点，即只有一个孩子节点

[java] view plain copy

1.  A [[TreeNode]] with a single [[child]].  
2. trait UnaryNode[BaseType <: TreeNode[BaseType]] {  
3.   def child: BaseType  
4.   def children = child :: Nil  
5. }  
6. abstract class UnaryNode extends LogicalPlan with trees.UnaryNode[LogicalPlan] {  
7.   self: Product =>  
8. }  

下面列出主要继承一元节点的类，可以当查询手册用 ：）

常用的二元节点有，Project，Subquery，Filter，Limit ...等

3、Leaf Node 

叶子节点，没有孩子节点的节点。

[java] view plain copy

1. A [[TreeNode]] with no children.  
2. trait LeafNode[BaseType <: TreeNode[BaseType]] {  
3.   def children = Nil  
4. }  
5. abstract class LeafNode extends LogicalPlan with trees.LeafNode[LogicalPlan] {  
6.   self: Product =>  
7.   // Leaf nodes by definition cannot reference any input attributes.  
8.   override def references = Set.empty  
9. }  

下面列出主要继承叶子节点的类，可以当查询手册用 ：）

提示常用的叶子节点： Command类系列，一些Funtion函数，以及Unresolved Relation...etc.

二、TreeNode 核心方法

  简单介绍一个TreeNode这个类的属性和方法

  currentId
  一颗树里的TreeNode有个唯一的id，类型是Java.util.concurrent.atomic.AtomicLong原子类型。

[java] view plain copy

1. private val currentId = new java.util.concurrent.atomic.AtomicLong  
2. protected def nextId() = currentId.getAndIncrement()  

  sameInstance
  判断2个实例是否是同一个的时候，只需要判断TreeNode的id。

[java] view plain copy

1. def sameInstance(other: TreeNode[_]): Boolean = {  
2.   this.id == other.id  
3. }  

  fastEquals，更常用的一个快捷的判定方法，没有重写Object.Equals，这样防止scala编译器生成case class equals 方法

[java] view plain copy

1. def fastEquals(other: TreeNode[_]): Boolean = {  
2.    sameInstance(other) || this == other  
3.  }  

  map，flatMap，collect都是递归的对子节点进行应用PartialFunction，其它方法还有很多，篇幅有限这里不一一描述了。

2.1、核心方法 transform 方法

  transform该方法接受一个PartialFunction，就是就是前一篇文章Analyzer里提到的Batch里面的Rule。
  是会将Rule迭代应用到该节点的所有子节点，最后返回这个节点的副本（一个和当前节点不同的节点，后面会介绍，其实就是利用反射来返回一个修改后的节点）。
  如果rule没有对一个节点进行PartialFunction的操作，就返回这个节点本身。

  来看一个例子：

[java] view plain copy

1. object GlobalAggregates extends Rule[LogicalPlan] {  
2.   def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan transform {   //apply方法这里调用了logical plan（TreeNode） 的transform方法来应用一个PartialFunction。  
3.     case Project(projectList, child) if containsAggregates(projectList) =>  
4.       Aggregate(Nil, projectList, child)  
5.   }  
6.   def containsAggregates(exprs: Seq[Expression]): Boolean = {  
7.     exprs.foreach(_.foreach {  
8.       case agg: AggregateExpression => return true  
9.       case _ =>  
10.     })  
11.     false  
12.   }  
13. }  

 这个方法真正的调用是transformChildrenDown，这里提到了用先序遍历来对子节点进行递归的Rule应用。
 如果在对当前节点应用rule成功，修改后的节点afterRule，来对其children节点进行rule的应用。

 transformDown方法：

[java] view plain copy

1. /** 
2. * Returns a copy of this node where `rule` has been recursively applied to it and all of its 
3. * children (pre-order). When `rule` does not apply to a given node it is left unchanged. 
4. * @param rule the function used to transform this nodes children 
5. */  
6. ef transformDown(rule: PartialFunction[BaseType, BaseType]): BaseType = {  
7.  val afterRule = rule.applyOrElse(this, identity[BaseType])  
8.  // Check if unchanged and then possibly return old copy to avoid gc churn.  
9.  if (this fastEquals afterRule) {  
10.    transformChildrenDown(rule)  //修改前节点this.transformChildrenDown(rule)  
11.  } else {  
12.    afterRule.transformChildrenDown(rule) //修改后节点进行transformChildrenDown  
13.  }  

  最重要的方法transformChildrenDown:
  对children节点进行递归的调用PartialFunction，利用最终返回的newArgs来生成一个新的节点，这里调用了makeCopy()来生成节点。

 transformChildrenDown方法：

[java] view plain copy

1.  /** 
2.  * Returns a copy of this node where `rule` has been recursively applied to all the children of 
3.  * this node.  When `rule` does not apply to a given node it is left unchanged. 
4.  * @param rule the function used to transform this nodes children 
5.  */  
6. def transformChildrenDown(rule: PartialFunction[BaseType, BaseType]): this.type = {  
7.   var changed = false  
8.   val newArgs = productIterator.map {  
9.     case arg: TreeNode[_] if children contains arg =>  
10.       val newChild = arg.asInstanceOf[BaseType].transformDown(rule) //递归子节点应用rule  
11.       if (!(newChild fastEquals arg)) {  
12.         changed = true  
13.         newChild  
14.       } else {  
15.         arg  
16.       }  
17.     case Some(arg: TreeNode[_]) if children contains arg =>  
18.       val newChild = arg.asInstanceOf[BaseType].transformDown(rule)  
19.       if (!(newChild fastEquals arg)) {  
20.         changed = true  
21.         Some(newChild)  
22.       } else {  
23.         Some(arg)  
24.       }  
25.     case m: Map[_,_] => m  
26.     case args: Traversable[_] => args.map {  
27.       case arg: TreeNode[_] if children contains arg =>  
28.         val newChild = arg.asInstanceOf[BaseType].transformDown(rule)  
29.         if (!(newChild fastEquals arg)) {  
30.           changed = true  
31.           newChild  
32.         } else {  
33.           arg  
34.         }  
35.       case other => other  
36.     }  
37.     case nonChild: AnyRef => nonChild  
38.     case null => null  
39.   }.toArray  
40.   if (changed) makeCopy(newArgs) else this //根据作用结果返回的newArgs数组，反射生成新的节点副本。  
41. }  

  makeCopy方法，反射生成节点副本  

[java] view plain copy

1. /** 
2.   * Creates a copy of this type of tree node after a transformation. 
3.   * Must be overridden by child classes that have constructor arguments 
4.   * that are not present in the productIterator. 
5.   * @param newArgs the new product arguments. 
6.   */  
7.  def makeCopy(newArgs: Array[AnyRef]): this.type = attachTree(this, "makeCopy") {  
8.    try {  
9.      val defaultCtor = getClass.getConstructors.head  //反射获取默认构造函数的第一个  
10.      if (otherCopyArgs.isEmpty) {  
11.        defaultCtor.newInstance(newArgs: _*).asInstanceOf[this.type] //反射生成当前节点类型的节点  
12.      } else {  
13.        defaultCtor.newInstance((newArgs ++ otherCopyArgs).toArray: _*).asInstanceOf[this.type] //如果还有其它参数，++  
14.      }  
15.    } catch {  
16.      case e: java.lang.IllegalArgumentException =>  
17.        throw new TreeNodeException(  
18.          this, s"Failed to copy node.  Is otherCopyArgs specified correctly for $nodeName? "  
19.            + s"Exception message: ${e.getMessage}.")  
20.    }  
21.  }  

三、TreeNode实例

  现在准备从一段sql来出发，画一下这个spark sql的整体树的transformation。

 SELECT * FROM (SELECT * FROM src) a join (select * from src)b on a.key=b.key

 首先，我们先执行一下，在控制台里看一下生成的计划：

[java] view plain copy

1. <span style="font-size:12px;">sbt/sbt hive/console  
2. Using /usr/java/default as default JAVA_HOME.  
3. Note, this will be overridden by -java-home if it is set.  
4. [info] Loading project definition from /app/hadoop/shengli/spark/project/project  
5. [info] Loading project definition from /app/hadoop/shengli/spark/project  
6. [info] Set current project to root (in build file:/app/hadoop/shengli/spark/)  
7. [info] Starting scala interpreter...  
8. [info]   
9. import org.apache.spark.sql.catalyst.analysis._  
10. import org.apache.spark.sql.catalyst.dsl._  
11. import org.apache.spark.sql.catalyst.errors._  
12. import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions._  
13. import org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical._  
14. import org.apache.spark.sql.catalyst.rules._  
15. import org.apache.spark.sql.catalyst.types._  
16. import org.apache.spark.sql.catalyst.util._  
17. import org.apache.spark.sql.execution  
18. import org.apache.spark.sql.hive._  
19. import org.apache.spark.sql.hive.test.TestHive._  
20. import org.apache.spark.sql.parquet.ParquetTestData  
21.     
22. scala> val query = sql("SELECT * FROM (SELECT * FROM src) a join (select * from src)b on a.key=b.key")</span>  

3.1、UnResolve Logical Plan

  第一步生成UnResolve Logical Plan 如下：

[java] view plain copy

1. scala> query.queryExecution.logical  
2. res0: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [*]  
4.  Join Inner, Some(('a.key = 'b.key))  
5.   Subquery a  
6.    Project [*]  
7.     UnresolvedRelation None, src, None  
8.   Subquery b  
9.    Project [*]  
10.     UnresolvedRelation None, src, None  

  如果画成树是这样的，仅个人理解：

  我将一开始介绍的三种Node分别用绿色UnaryNode，红色Binary Node 和 蓝色 LeafNode 来表示。

3.2、Analyzed Logical Plan

  Analyzer会将允用Batch的Rules来对Unresolved Logical  Plan Tree 进行rule应用，这里用来EliminateAnalysisOperators将Subquery给消除掉，Batch("Resolution将Atrribute和Relation给Resolve了，Analyzed Logical Plan Tree如下图:

3.3、Optimized Plan

  我把Catalyst里的Optimizer戏称为Spark SQL的优化大师，因为整个Spark SQL的优化都是在这里进行的，后面会有文章来讲解Optimizer。

  在这里，优化的不明显，因为SQL本身不复杂

[java] view plain copy

1. scala> query.queryExecution.optimizedPlan  
2. res3: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan =   
3. Project [key#0,value#1,key#2,value#3]  
4.  Join Inner, Some((key#0 = key#2))  
5.   MetastoreRelation default, src, None  
6.   MetastoreRelation default, src, None  

生成的树如下图：

3.4、executedPlan

  最后一步是最终生成的物理执行计划，里面涉及到了Hive的TableScan，涉及到了HashJoin操作，还涉及到了Exchange，Exchange涉及到了Shuffle和Partition操作。

  

[java] view plain copy

1. scala> query.queryExecution.executedPlan  
2. res4: org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan =   
3. Project [key#0:0,value#1:1,key#2:2,value#3:3]  
4.  HashJoin [key#0], [key#2], BuildRight  
5.   Exchange (HashPartitioning [key#0:0], 150)  
6.    HiveTableScan [key#0,value#1], (MetastoreRelation default, src, None), None  
7.   Exchange (HashPartitioning [key#2:0], 150)  
8.    HiveTableScan [key#2,value#3], (MetastoreRelation default, src, None), None  

 生成的物理执行树如图：

 

四、总结：

    本文介绍了Spark SQL的Catalyst框架核心TreeNode类库，绘制了TreeNode继承关系的类图，了解了TreeNode这个类在Catalyst所起到的作用。语法树中的Logical Plan均派生自TreeNode，并且Logical Plan派生出TreeNode的三种形态，即Binary Node， Unary Node, Leaft Node。 正式这几种节点，组成了Spark SQl的Catalyst的语法树。
  TreeNode的transform方法是核心的方法，它接受一个rule，会对当前节点的孩子节点进行递归的调用rule，最后会返回一个TreeNode的copy，这种操作就是transformation，贯穿了Spark SQL执行的几个核心阶段，如Analyze，Optimize阶段。
  最后用一个实际的例子，展示出来Spark SQL的执行树生成流程。
  
  我目前的理解就是这些，如果分析不到位的地方，请大家多多指正。

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转载自：OopsOutOfMemory盛利的Blog，作者： OopsOutOfMemory

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