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。

相关问题

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。

sparksql执行计划

Spark SQL执行计划是指Spark SQL在执行查询时生成的逻辑和物理执行计划。它描述了Spark SQL如何执行查询并获取结果。

Spark SQL执行计划分为两个阶段：逻辑执行计划和物理执行计划。

逻辑执行计划是指Spark SQL将用户提交的SQL语句转换为逻辑操作的计划。它是一个抽象的、与具体执行引擎无关的计划，描述了查询的逻辑结构和操作顺序。逻辑执行计划通常以树状结构表示，每个节点代表一个操作，例如选择、投影、连接等。逻辑执行计划的生成过程主要包括语法解析、语义分析和逻辑优化等步骤。

物理执行计划是指Spark SQL将逻辑执行计划转换为具体的物理操作的计划。它考虑了底层执行引擎的特性和资源约束，选择最优的物理操作算法和执行策略。物理执行计划通常以有向无环图(DAG)的形式表示，每个节点代表一个物理操作，例如扫描、聚合、排序等。物理执行计划的生成过程主要包括物理优化和代码生成等步骤。

在Spark SQL中，可以通过调用explain方法来查看查询的执行计划。explain方法会打印出逻辑执行计划和物理执行计划的详细信息，包括每个操作的类型、输入输出关系、执行顺序等。通过分析执行计划，可以了解查询的执行过程和性能瓶颈，从而进行性能调优和优化。