spark执行计划怎么读

Spark执行计划可以通过`explain()`方法来查看，执行计划分为四个部分：Parsed Logical Plan、Analyzed Logical Plan、Optimized Logical Plan和Physical Plan。下面是对每个部分的简要介绍：

1. Parsed Logical Plan：将SQL语句解析成逻辑计划，包括语法检查、表达式解析等。
2. Analyzed Logical Plan：在Parsed Logical Plan的基础上，进行语义分析，包括表和列的解析、类型检查等。
3. Optimized Logical Plan：在Analyzed Logical Plan的基础上，进行逻辑优化，包括常量折叠、谓词下推等。
4. Physical Plan：在Optimized Logical Plan的基础上，生成物理计划，包括数据分区、Shuffle等。

下面是一个示例代码，展示如何使用`explain()`方法查看执行计划：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# 读取数据
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 执行SQL查询并查看执行计划
df.createOrReplaceTempView("data")
spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM data WHERE age > 18").explain()

执行上述代码后，可以看到输出的执行计划，按照上述四个部分依次展示。通过阅读执行计划，可以了解Spark SQL的执行过程，优化查询性能。