[spark sql] 源码解析之parser

Spark SQL的Parser是负责将SQL语句解析成逻辑计划的模块。它的主要作用是将SQL语句转化为一棵抽象语法树（AST），然后将AST转化为逻辑计划。

Spark SQL的Parser采用了ANTLR（ANother Tool for Language Recognition）作为解析器生成器，ANTLR是一个强大的语法分析器生成器，它可以根据语法规则生成解析器和词法分析器。

Spark SQL的Parser包含了两个主要的类：SqlBase.g4和SqlBaseParser.scala。SqlBase.g4是ANTLR的语法规则文件，它定义了SQL语句的语法规则；SqlBaseParser.scala是由ANTLR自动生成的解析器代码，它将SqlBase.g4中定义的语法规则转化为Scala代码。

在解析SQL语句时，Parser会将SQL语句转化为AST，然后对AST进行语义分析和优化，最终生成逻辑计划。逻辑计划是一个抽象的执行计划，它描述了数据的输入、输出、转换和过滤等操作，但并不包含具体的执行细节。

总之，Spark SQL的Parser是将SQL语句解析成逻辑计划的重要模块，它采用ANTLR作为解析器生成器，将SQL语句转化为AST，然后对AST进行语义分析和优化，最终生成逻辑计划。

相关问题

spark-sql执行源码解读

Spark SQL 是 Apache Spark 生态系统中的一个组件，它提供了用于处理结构化数据的 API。Spark SQL 的执行源码解读主要包括以下几个方面：

1. 解析器（Parser）：Spark SQL 使用开源项目 ANTLR 生成的解析器来将 SQL 语句解析为抽象语法树（AST）。该解析器支持 ANSI SQL 标准，可以将 SQL 语句转换为内部的逻辑计划。

2. 优化器（Optimizer）：Spark SQL 使用 Catalyst 优化器来对 AST 进行一系列的优化操作。其中包括常量折叠、谓词下推、投影下推等优化规则。通过这些优化规则，Spark SQL 可以将逻辑计划转换为更高效的物理计划。

3. 物理计划生成（Physical Plan Generation）：一旦逻辑计划优化完成，Spark SQL 就会根据数据的存储格式和分布式计算模型生成物理计划。这个过程包括将逻辑计划转换为数据流图、选择最优的执行策略（如 Shuffle 与 Broadcast Join）等。

4. 执行引擎（Execution Engine）：Spark SQL 的执行引擎负责将物理计划转换为可执行的任务，并在集群上执行这些任务。Spark SQL 支持两种执行模式：本地模式和集群模式。在本地模式下，Spark SQL 会在单个节点上执行任务；而在集群模式下，Spark SQL 会将任务分布到多个节点上进行并行计算。

5. 数据存取（Data Access）：Spark SQL 支持多种数据源的读取和写入操作。它可以直接读取 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）上的数据，还可以通过适配器支持其他数据存储系统，如 Apache Hive、Apache HBase、MySQL 等。

总的来说，Spark SQL 的执行源码解读涵盖了解析器、优化器、物理计划生成、执行引擎以及数据存取等方面的内容。通过深入了解这些内容，可以更好地理解 Spark SQL 的内部工作原理，并对其进行二次开发和优化。

user class threw exception: org.apache.spark.sql.catalyst.parser.parseexcept

org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParseException是Spark SQL的一个异常类，表示语法解析错误。它通常在使用Spark SQL进行SQL查询时出现，并且提示无法解析输入的SQL语句。

它可能有多种原因，包括以下几个方面：
1. SQL语法错误：输入的SQL语句不符合Spark SQL的SQL语法规则，例如拼写错误、语法结构错误，或者使用了不支持的语法特性等。
2. 输入的数据格式错误：如果SQL语句涉及到从外部数据源加载数据，那么可能是因为数据源的格式不符合预期，例如使用了错误的数据列、数据类型不匹配等。
3. 对表或列的引用错误：如果SQL语句涉及到查询或操作表，那么可能是因为引用了不存在的表或列，或者引用了不正确的表或列名称。
4. 版本不兼容：如果Spark版本升级或配置更改，可能导致一些SQL语句无法正确解析。

要解决这个问题，可以采取以下几个步骤：
1. 检查输入的SQL语句是否符合Spark SQL的语法规则，可以通过查阅相关文档或参考示例代码来确认语法是否正确。
2. 检查输入的数据格式是否符合要求，可以查看官方文档或数据源的说明来确认数据格式是否正确。
3. 检查表和列的引用是否正确，可以查看表和列的定义以及相关的元数据信息来确认引用是否正确。
4. 确认Spark版本是否与使用的SQL语句兼容，可以查看Spark的版本说明或升级记录来确认版本兼容性。

如果以上步骤无法解决问题，可以尝试将错误信息提供给Spark社区或相关技术支持团队，以获取更详细的帮助和指导。