第二篇：Spark SQL Catalyst源码分析之SqlParser

/** Spark SQL源码分析系列文章*/

Spark SQL的核心执行流程我们已经分析完毕，可以参见Spark SQL核心执行流程，下面我们来分析执行流程中各个核心组件的工作职责。

本文先从入口开始分析，即如何解析SQL文本生成逻辑计划的，主要设计的核心组件式SqlParser是一个SQL语言的解析器，用scala实现的Parser将解析的结果封装为Catalyst TreeNode ，关于Catalyst这个框架后续文章会介绍。

一、SQL Parser入口

    Sql Parser 其实是封装了scala.util.parsing.combinator下的诸多Parser，并结合Parser下的一些解析方法，构成了Catalyst的组件UnResolved Logical Plan。

先来看流程图：

一段SQL会经过SQL Parser解析生成UnResolved Logical Plan(包含UnresolvedRelation、 UnresolvedFunction、 UnresolvedAttribute)。

在源代码里是：

1. def sql(sqlText: String): SchemaRDD = new SchemaRDD(this, parseSql(sqlText))//sql("select name,value from temp_shengli") 实例化一个SchemaRDD
2. protected[sql] def parseSql(sql: String): LogicalPlan = parser(sql) //实例化SqlParser
3. class SqlParser extends StandardTokenParsers with PackratParsers {
4. def apply(input: String): LogicalPlan = {  //传入sql语句调用apply方法，input参数即sql语句
5. // Special-case out set commands since the value fields can be
6. // complex to handle without RegexParsers. Also this approach
7. // is clearer for the several possible cases of set commands.
8. if (input.trim.toLowerCase.startsWith("set")) {
9. input.trim.drop(3).split("=", 2).map(_.trim) match {
10. case Array("") => // "set"
11. SetCommand(None, None)
12. case Array(key) => // "set key"
13. SetCommand(Some(key), None)
14. case Array(key, value) => // "set key=value"
15. SetCommand(Some(key), Some(value))
16. }
17. } else {
18. phrase(query)(new lexical.Scanner(input)) match {
19. case Success(r, x) => r
20. case x => sys.error(x.toString)
21. }
22. }
23. }

1.  当我们调用sql("select name,value from temp_shengli")时，实际上是new了一个SchemaRDD

2. new SchemaRDD时，构造方法调用parseSql方法，parseSql方法实例化了一个SqlParser，这个Parser初始化调用其apply方法。

3. apply方法分支：

3.1 如果sql命令是set开头的就调用SetCommand，这个类似Hive里的参数设定，SetCommand其实是一个Catalyst里TreeNode之LeafNode，也是继承自LogicalPlan，关于Catalyst的TreeNode库这个暂不详细介绍，后面会有文章来详细讲解。

3.2 关键是else语句块里，才是SqlParser解析SQL的核心代码：

1. phrase(query)(new lexical.Scanner(input)) match {
2. case Success(r, x) => r
3. case x => sys.error(x.toString)
4. }

可能 phrase方法大家很陌生，不知道是干什么的，那么我们首先看一下SqlParser的类图：

SqlParser类继承了scala内置集合Parsers,这个Parsers。我们可以看到SqlParser现在是具有了分词的功能，也能解析combiner的语句（类似p ~> q，后面会介绍）。

  Phrase方法：

1. /** A parser generator delimiting whole phrases (i.e. programs).
2. *
3. *  `phrase(p)` succeeds if `p` succeeds and no input is left over after `p`.
4. *
5. *  @param p the parser that must consume all input for the resulting parser
6. *           to succeed.
7. *  @return  a parser that has the same result as `p`, but that only succeeds
8. *           if `p` consumed all the input.
9. */
10. def phrase[T](p: Parser[T]) = new Parser[T] {
11. def apply(in: Input) = lastNoSuccessVar.withValue(None) {
12. p(in) match {
13. case s @ Success(out, in1) =>
14. if (in1.atEnd)
15. s
16. else
17. lastNoSuccessVar.value filterNot { _.next.pos < in1.pos } getOrElse Failure("end of input expected", in1)
18. case ns => lastNoSuccessVar.value.getOrElse(ns)
19. }
20. }
21. }

Phrase是一个循环读取输入字符的方法，如果输入in没有到达最后一个字符，就继续对parser进行解析，直到最后一个输入字符。

我们注意到Success这个类，出现在Parser里, 在else块里最终返回的也有Success:

1. /** The success case of `ParseResult`: contains the result and the remaining input.
2. *
3. *  @param result The parser's output
4. *  @param next   The parser's remaining input
5. */
6. case class Success[+T](result: T, override val next: Input) extends ParseResult[T] {

通过源码可知，Success封装了当前解析器的解析结果result， 和还没有解析的语句。

所以上面判断了Success的解析结果中in1.atEnd？ 如果输入流结束了，就返回s，即Success对象，这个Success包含了SqlParser解析的输出。

二、Sql Parser核心

在SqlParser里phrase接受2个参数：

第一个是query，一种带模式的解析规则，返回的是LogicalPlan。

第二个是lexical词汇扫描输入。

SqlParser parse的流程是，用lexical词汇扫描接受SQL关键字，使用query模式来解析符合规则的SQL。

2.1 lexical keyword

在SqlParser里定义了KeyWord这个类：

1. protected case class Keyword(str: String)

在我使用的spark1.0.0版本里目前只支持了一下SQL保留字：

1. protected val ALL = Keyword("ALL")
2. protected val AND = Keyword("AND")
3. protected val AS = Keyword("AS")
4. protected val ASC = Keyword("ASC")
5. protected val APPROXIMATE = Keyword("APPROXIMATE")
6. protected val AVG = Keyword("AVG")
7. protected val BY = Keyword("BY")
8. protected val CACHE = Keyword("CACHE")
9. protected val CAST = Keyword("CAST")
10. protected val COUNT = Keyword("COUNT")
11. protected val DESC = Keyword("DESC")
12. protected val DISTINCT = Keyword("DISTINCT")
13. protected val FALSE = Keyword("FALSE")
14. protected val FIRST = Keyword("FIRST")
15. protected val FROM = Keyword("FROM")
16. protected val FULL = Keyword("FULL")
17. protected val GROUP = Keyword("GROUP")
18. protected val HAVING = Keyword("HAVING")
19. protected val IF = Keyword("IF")
20. protected val IN = Keyword("IN")
21. protected val INNER = Keyword("INNER")
22. protected val INSERT = Keyword("INSERT")
23. protected val INTO = Keyword("INTO")
24. protected val IS = Keyword("IS")
25. protected val JOIN = Keyword("JOIN")
26. protected val LEFT = Keyword("LEFT")
27. protected val LIMIT = Keyword("LIMIT")
28. protected val MAX = Keyword("MAX")
29. protected val MIN = Keyword("MIN")
30. protected val NOT = Keyword("NOT")
31. protected val NULL = Keyword("NULL")
32. protected val ON = Keyword("ON")
33. protected val OR = Keyword("OR")
34. protected val OVERWRITE = Keyword("OVERWRITE")
35. protected val LIKE = Keyword("LIKE")
36. protected val RLIKE = Keyword("RLIKE")
37. protected val UPPER = Keyword("UPPER")
38. protected val LOWER = Keyword("LOWER")
39. protected val REGEXP = Keyword("REGEXP")
40. protected val ORDER = Keyword("ORDER")
41. protected val OUTER = Keyword("OUTER")
42. protected val RIGHT = Keyword("RIGHT")
43. protected val SELECT = Keyword("SELECT")
44. protected val SEMI = Keyword("SEMI")
45. protected val STRING = Keyword("STRING")
46. protected val SUM = Keyword("SUM")
47. protected val TABLE = Keyword("TABLE")
48. protected val TRUE = Keyword("TRUE")
49. protected val UNCACHE = Keyword("UNCACHE")
50. protected val UNION = Keyword("UNION")
51. protected val WHERE = Keyword("WHERE")

这里根据这些保留字，反射，生成了一个SqlLexical

1. override val lexical = new SqlLexical(reservedWords)

SqlLexical利用它的Scanner这个Parser来读取输入，传递给query。

2.2 query

query的定义是Parser[LogicalPlan]  和 一堆奇怪的连接符（其实都是Parser的方法啦，看上图），*，~，^^^，看起来很让人费解。通过查阅读源码，以下列出几个常用的：

 

|  is the alternation combinator. It says “succeed if either the left or right operand parse successfully” 
左边算子和右边的算子只要有一个成功了，就返回succeed，类似or

~ is the sequential combinator. It says “succeed if the left operand parses successfully, and then the right parses successfully on the remaining input”
左边的算子成功后，右边的算子对后续的输入也计算成功，就返回succeed

opt  `opt(p)` is a parser that returns `Some(x)` if `p` returns `x` and `None` if `p` fails.
如果p算子成功则返回则返回Some（x） 如果p算子失败，返回fails

^^^ `p ^^^ v` succeeds if `p` succeeds; discards its result, and returns `v` instead.
如果左边的算子成功，取消左边算子的结果，返回右边算子。

~> says “succeed if the left operand parses successfully followed by the right, but do not include the left content in the result”
如果左边的算子和右边的算子都成功了，返回的结果中不包含左边的返回值。
  protected lazy val limit: Parser[Expression] =
    LIMIT ~> expression

<~ is the reverse, “succeed if the left operand is parsed successfully followed by the right, but do not include the right content in the result”
这个和~>操作符的意思相反，如果左边的算子和右边的算子都成功了，返回的结果中不包含右边的
    termExpression <~ IS ~ NOT ~ NULL ^^ { case e => IsNotNull(e) } |

^^{} 或者 ^^=> is the transformation combinator. It says “if the left operand parses successfully, transform the result using the function on the right”
rep => simply says “expect N-many repetitions of parser X” where X is the parser passed as an argument to rep
变形连接符，意思是如果左边的算子成功了，用^^右边的算子函数作用于返回的结果

 

接下来看query的定义：

1. protected lazy val query: Parser[LogicalPlan] = (
2. select * (
3. UNION ~ ALL ^^^ { (q1: LogicalPlan, q2: LogicalPlan) => Union(q1, q2) } |
4. UNION ~ opt(DISTINCT) ^^^ { (q1: LogicalPlan, q2: LogicalPlan) => Distinct(Union(q1, q2)) }
5. )
6. | insert | cache
7. )

没错，返回的是一个Parser，里面的类型是LogicalPlan。

query的定义其实是一种模式，用到了上述的诸多操作符，如|， ^^, ~> 等等

给定一种sql模式，如select，select xxx from yyy where ccc =ddd  如果匹配这种写法，则返回Success，否则返回Failure.

 

这里的模式是select 模式后面可以接union all 或者 union distinct。

即如下书写式合法的，否则出错。  

1. select a,b from c
2. union all
3. select e,f from g

这个 *号是一个repeat符号，即可以支持多个union all 子句。

 

看来目前spark1.0.0只支持这三种模式，即select, insert, cache。

那到底是怎么生成LogicalPlan的呢？ 我们再看一个详细的：

1. protected lazy val select: Parser[LogicalPlan] =
2. SELECT ~> opt(DISTINCT) ~ projections ~
3. opt(from) ~ opt(filter) ~
4. opt(grouping) ~
5. opt(having) ~
6. opt(orderBy) ~
7. opt(limit) <~ opt(";") ^^ {
8. case d ~ p ~ r ~ f ~ g ~ h ~ o ~ l  =>
9. val base = r.getOrElse(NoRelation)
10. val withFilter = f.map(f => Filter(f, base)).getOrElse(base)
11. val withProjection =
12. g.map {g =>
13. Aggregate(assignAliases(g), assignAliases(p), withFilter)
14. }.getOrElse(Project(assignAliases(p), withFilter))
15. val withDistinct = d.map(_ => Distinct(withProjection)).getOrElse(withProjection)
16. val withHaving = h.map(h => Filter(h, withDistinct)).getOrElse(withDistinct)
17. val withOrder = o.map(o => Sort(o, withHaving)).getOrElse(withHaving)
18. val withLimit = l.map { l => Limit(l, withOrder) }.getOrElse(withOrder)
19. withLimit
20. }

这里我给称它为select模式。

看这个select语句支持什么模式的写法：

select  distinct  projections from filter grouping having orderBy limit. 

 

给出一个符合的该select 模式的sql, 注意到 带opt连接符的是可选的，可以写distinct也可以不写。

1. select  game_id, user_name from game_log where date<='2014-07-19' and user_name='shengli' group by game_id having game_id > 1 orderBy game_id limit 50.

projections是什么呢？

其实是一个表达式，是一个Seq类型，一连串的表达式可以使 game_id也可以是 game_id AS gmid 。

返回的确实是一个Expression，是Catalyst里TreeNode。

1. protected lazy val projections: Parser[Seq[Expression]] = repsep(projection, ",")
2. protected lazy val projection: Parser[Expression] =
3. expression ~ (opt(AS) ~> opt(ident)) ^^ {
4. case e ~ None => e
5. case e ~ Some(a) => Alias(e, a)()
6. }

模式里from是什么的？

其实是一个relations，就是一个关系，在SQL里可以是表，表join表

1. protected lazy val from: Parser[LogicalPlan] = FROM ~> relations

1. protected lazy val relation: Parser[LogicalPlan] =
2. joinedRelation |
3. relationFactor
4. protected lazy val relationFactor: Parser[LogicalPlan] =
5. ident ~ (opt(AS) ~> opt(ident)) ^^ {
6. case tableName ~ alias => UnresolvedRelation(None, tableName, alias)
7. } |
8. "(" ~> query ~ ")" ~ opt(AS) ~ ident ^^ { case s ~ _ ~ _ ~ a => Subquery(a, s) }
9. protected lazy val joinedRelation: Parser[LogicalPlan] =
10. relationFactor ~ opt(joinType) ~ JOIN ~ relationFactor ~ opt(joinConditions) ^^ {
11. case r1 ~ jt ~ _ ~ r2 ~ cond =>
12. Join(r1, r2, joinType = jt.getOrElse(Inner), cond)
13. }

这里看出来，其实就是table之间的操作，但是返回的Subquery确实是一个LogicalPlan

1. case class Subquery(alias: String, child: LogicalPlan) extends UnaryNode {
2. override def output = child.output.map(_.withQualifiers(alias :: Nil))
3. override def references = Set.empty
4. }

scala里的语法糖很多，这样写的确比较方便，但是对初学者可能有点晦涩了。

 

至此我们知道，SqlParser是怎么生成LogicalPlan的了。

 

 

三、总结

    本文从源代码剖析了Spark Catalyst 是如何将Sql解析成Unresolved逻辑计划（包含UnresolvedRelation、 UnresolvedFunction、 UnresolvedAttribute）的。

    sql文本作为输入，实例化了SqlParser，SqlParser的apply方法被调用，分别处理2种输入，一种是命令参数，一种是sql。对应命令参数的会生成一个叶子节点，SetCommand，对于sql语句，会调用Parser的phrase方法，由lexical的Scanner来扫描输入，分词，最后由query这个由我们定义好的sql模式利用parser的连接符来验证是否符合sql标准，如果符合则随即生成LogicalPlan语法树，不符合则会提示解析失败。

    通过对spark catalyst sql parser的解析，使我理解了，sql语言的语法标准是如何实现的和如何解析sql生成逻辑计划语法树。

 

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