sparksql的执行顺序

Spark SQL 的执行顺序通常基于SQL查询解析、优化、计划生成以及执行的过程。以下是大致的执行步骤：

1. **解析（Parse）**：将用户输入的SQL语句转换成内部可以理解的数据结构，例如抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。

2. **词法分析（Lexer）和语法分析（Parser）**：词法分析器将SQL文本分解为单词和标记，然后语法分析器解析这些标记并构建解析树。

3. **查询优化（Query Optimization）**：Spark SQL 使用成本模型来评估不同的执行计划，选择性能最佳的一种。这包括考虑数据分布、JOIN操作的顺序、分区等。

4. **生成执行计划（Planning）**：根据优化后的结果，生成物理执行计划，如行式或列式存储的选择，Shuffle操作的位置等。

5. **执行阶段（Execution）**：
- **准备阶段**（Prepare）：创建临时表、确定数据来源等。
- **执行阶段**（Execute）：数据按照执行计划分块处理，包括读取数据、过滤、Join、聚合等操作，每个操作由对应的操作符（Operator）执行。
- **聚合结果**（Materialize）：最终的结果会被聚合到一起。

6. **结果返回（Result Returning）**：处理完成，将结果集返回给用户。