spark sql执行顺序

Spark SQL执行顺序如下：

1. 解析（Parsing）：将SQL语句解析为抽象语法树（AST）。

2. 重写（Rewriting）：对AST进行一些优化，如常量折叠、条件下推等。

3. 分析（Analysis）：检查AST是否符合语法规范，并将其转换为逻辑计划（Logical Plan）。

4. 优化（Optimization）：对逻辑计划进行一些优化，如列裁剪、谓词下推等。

5. 物化（Physical Planning）：将逻辑计划转换为物理计划（Physical Plan），并确定执行计划的方式，如join的方式等。

6. 执行（Execution）：执行物理计划，生成结果。

其中，第1、2、3、4步称为查询编译（Query Compilation），第5、6步称为查询执行（Query Execution）。

相关问题

spark sql的执行顺序是什么样的

### 回答1：
Spark SQL 的执行顺序通常分为以下几步：

1. 解析 SQL 语句：Spark SQL 会先将 SQL 语句解析成内部的表达式树，以便对其进行更好的优化。

2. 优化表达式树：在解析后，Spark SQL 会执行一系列优化步骤来尽量减少数据的传输和计算。这些步骤包括谓词下推、排序合并、等价类合并等。

3. 生成物理计划：在表达式树被优化后，Spark SQL 会将其转换为物理计划，这个计划描述了如何在集群上执行查询。

4. 执行物理计划：最后，Spark SQL 会执行物理计划，将结果返回给用户。

注意，在执行过程中，Spark SQL 会根据实际情况动态地调整执行计划，以提高查询的性能。

### 回答2：
Spark SQL的执行顺序包括解析阶段、逻辑计划生成阶段、优化阶段和物理执行阶段。

首先，Spark SQL解析阶段负责将输入查询解析为一棵抽象语法树，该树表示输入查询的结构和语义。解析器将文本查询转换为结构化查询表达式（SQL）语法树，以便后续处理。

其次，逻辑计划生成阶段将抽象语法树转换为逻辑计划。逻辑计划是一个逻辑查询计划的表示，它由一系列逻辑操作符组成，例如选择、投影、连接等。该阶段将解析的查询转换为一系列逻辑操作符，以便优化器做进一步的优化。

然后，优化阶段应用各种优化规则和技术来改进查询的性能。优化器会考虑查询中的谓词推测、投射消除、谓词下推、连接重排列等优化方法，以提高查询的执行效率。

最后，物理执行阶段将逻辑计划转换为物理计划，该计划定义了如何在Spark集群上执行查询。物理计划包含执行计划中的数据操作和转换算子，例如过滤、分区、聚合等。物理计划可以通过Spark的执行引擎将查询分解为可执行的任务，并在分布式计算环境中执行。

总结起来，Spark SQL的执行顺序可以概括为：解析查询语句生成抽象语法树，生成逻辑计划，进行优化以提高执行效率，最后将逻辑计划转换为物理计划，并利用Spark的执行引擎在集群上执行查询任务。

### 回答3：
Spark SQL 的执行顺序主要分为以下几个步骤：

1. 解析：首先，Spark SQL 会使用语法分析器将 SQL 查询语句解析为一颗抽象语法树（AST），并进行语义分析，确保查询的正确性。

2. 逻辑计划生成：接下来，Spark SQL 会根据抽象语法树生成逻辑计划（Logical Plan），逻辑计划是一种抽象的查询执行计划，用来描述数据处理的逻辑，而不涉及具体的执行细节。

3. 优化器转换：在生成逻辑计划后，Spark SQL 会使用优化器进行一系列的优化转换操作，以提高查询性能。这些优化包括谓词下推、投影消除、过滤合并、运算重排序等，可以消除无效计算、减少数据读取和网络传输，减少查询时间。

4. 物理计划生成：优化器转换完成后，Spark SQL 会根据逻辑计划生成物理计划（Physical Plan），物理计划是具体的执行计划，它描述了如何并行执行各个任务。

5. 数据读取与处理：Spark SQL 会根据物理计划的指示，读取输入数据，并进行必要的数据预处理，如数据过滤、排序等。

6. 执行计划：接下来，Spark SQL 会将数据分发到各个执行节点上，并按照物理计划进行并行计算。

7. 结果返回：最后，Spark SQL 会将计算结果收集回驱动节点，然后返回给用户。

总之，Spark SQL 的执行顺序是：解析 -> 逻辑计划生成 -> 优化器转换 -> 物理计划生成 -> 数据读取与处理 -> 执行计划 -> 结果返回。通过这样的步骤，Spark SQL 可以高效地执行 SQL 查询，并将结果返回给用户。

spark sql优化

Spark SQL 优化主要包括逻辑优化、物理优化以及执行优化等方面。首先，在逻辑优化方面，可以使用谓词下推、投影消除以及JOIN重排等技术来降低数据的处理量。通过谓词下推，可以将过滤条件下推到数据源，减少不必要的数据读取；通过投影消除，可以消除不必要的列读取，进一步减少数据处理量；通过JOIN重排，可以改变JOIN的顺序，使之能够更高效地执行。

其次，在物理优化方面，可以通过数据倾斜处理、分区表以及压缩等技术来提高性能。通过数据倾斜处理，可以解决某些数据分布不均衡的情况，提高任务的并行度；通过分区表，可以将数据按照某个字段进行划分，提高查询的效率；通过压缩，可以减少数据的存储空间，从而减少IO开销。

最后，在执行优化方面，可以通过内存管理、并行执行以及向量化等技术来提高执行效率。通过合理管理内存，避免OOM等问题，提高任务的稳定性；通过并行执行，将多个任务并行执行，加快任务的完成速度；通过向量化，将一批数据作为一个向量进行计算，提高计算的效率。

总结来说，Spark SQL 优化主要包括逻辑优化、物理优化以及执行优化等方面的技术手段，通过合理应用这些技术，可以提高Spark SQL 的执行效率，减少数据处理量，提高查询性能，从而更高效地完成数据处理任务。