sparksql执行流程

Spark SQL 执行流程大致分为以下几个步骤：

1. 解析：Spark SQL 首先会对用户输入的 SQL 查询语句进行解析。这一步骤将查询语句转换成逻辑执行计划（logical plan），该计划使用 Spark SQL 的内部数据结构表示。

2. 优化：在优化阶段，Spark SQL 会对逻辑执行计划进行一系列的优化操作。这些优化包括查询重写、谓词下推、投影消除等。优化的目标是通过改变逻辑执行计划来提高查询性能。

3. 物理计划生成：在物理计划生成阶段，Spark SQL 会根据优化后的逻辑执行计划生成一个物理执行计划（physical plan）。物理计划是一个根据具体执行引擎特性而生成的、可执行的计划。

4. 数据准备：在执行之前，Spark SQL 会根据物理计划中的操作进行数据准备工作。这可能包括数据加载、分布式数据分片等操作。

5. 执行：一旦数据准备完成，Spark SQL 就会开始执行物理计划。执行过程中，数据会被传递和处理，最终得到查询结果。

6. 结果返回：当查询执行完成后，Spark SQL 会将结果返回给用户。结果可以以不同的形式返回，如 DataFrame、Dataset、RDD 等。

需要注意的是，Spark SQL 的执行流程是基于分布式计算引擎的，并且可以利用集群中的多台计算节点来加速查询执行。

相关问题

sparksql的执行流程

SparkSQL的执行流程可以简单概括为以下几个步骤：

1. 初始化SparkSession：首先需要初始化一个SparkSession对象，可以通过builder()方法进行设置，包括设置应用程序名称、master等参数。

2. 创建数据表并读取数据：使用SparkSession的read方法读取数据，可以从各种数据源读取，如JSON、CSV等，并将读取的数据创建为一个临时表，可以使用createOrReplaceTempView方法。

3. 执行SQL查询：使用spark.sql方法执行SQL查询语句，可以对临时表进行各种查询操作，如选择、过滤、聚合等，并使用show方法展示查询结果。

4. 生成执行计划：SparkSQL的核心是Catalyst，它负责解析SQL语句并生成执行计划。在执行计划生成的过程中，会进行一系列的优化工作，包括子查询生成、根据需求插入Shuffle操作、合并代码生成阶段、重复使用Shuffle数据和子查询结果等。

5. 准备执行计划：在正式执行物理计划之前，还需要对执行计划进行进一步的优化工作。这一步骤主要是使用一系列预定义的优化规则对SparkPlan进行优化处理，包括生成子查询、确保满足需求、合并代码生成阶段和重复使用Shuffle数据和子查询结果等。

6. 执行物理计划：最后，执行准备好的物理计划，即执行RDD操作，对数据进行实际的处理和计算。

总结起来，SparkSQL的执行流程包括初始化SparkSession、创建数据表并读取数据、执行SQL查询、生成执行计划、准备执行计划和执行物理计划。这个流程中，Catalyst扮演着关键的角色，负责SQL语句的解析和执行计划的生成。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [SparkSQL运行流程浅析](https://blog.csdn.net/zc19921215/article/details/119155403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Spark】Spark SQL 执行全过程概述](https://blog.csdn.net/weixin_45545090/article/details/125038204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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sparksql执行顺序

SparkSQL的执行顺序可以大致分为以下几个步骤：

1. 解析：将用户输入的SQL语句解析成语法树。

2. 逻辑优化：对语法树进行优化，如常量表达式计算、条件下推等。

3. 物理优化：将逻辑执行计划转化为物理执行计划，如选择合适的Join算法、选择合适的分区方式等。

4. 执行：执行物理执行计划，从数据源中读取数据，执行计算任务。

5. 输出：将计算结果输出给用户或存储到数据源中。

其中，步骤1和2都是在Driver端完成的，步骤3、4和5是在Executor端完成的。SparkSQL的执行流程与Spark的RDD执行流程类似，都是采用DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）来描述执行计划，但SparkSQL的DAG是以逻辑计划的形式存在的，而Spark的DAG是以物理计划的形式存在的。