"SparkSQL源码阅读笔记：子查询的处理源码解析与总结"

总结： 通过阅读SparkSQL的源码，我对其中对子查询的处理方法有了更深入的理解。以下是我对SparkSQL子查询源码的笔记总结： 1. Spark源码版本： 我阅读的SparkSQL源码版本是2.4.x的master分支。 2. 基础知识： 在开始阅读之前，我对SparkSQL的一些基础知识进行了了解，包括SparkSQL的基本概念、架构和工作流程等。 3. 将子查询重写为Join： SparkSQL中的子查询在执行时会被重写为Join操作，我详细研究了这个过程，并了解了SparkSQL是如何将查询计划中的子查询转换为Join操作。 4. 3类子查询Expression的定义： 在源码中，我注意到了对子查询表达式的定义，子查询表达式可以分为3类：ScalarSubquery、ExistsSubquery和INSubquery。我深入研究了这些表达式的定义和使用。 5. Analyze: ResolveSubquery： 在SparkSQL的解析过程中，ResolveSubquery负责解析和处理子查询。我对其源码进行了分析，并了解了其具体的解析和处理逻辑。 6. Analyze: CheckAnalysis： 在SparkSQL的检查分析阶段，CheckAnalysis会检查和校验子查询的语法和语义正确性。我对其源码进行了理解，并了解了其具体的校验逻辑。 7. Optimize: OptimizeSubqueries： 在SparkSQL的优化阶段，OptimizeSubqueries会优化子查询的执行计划。我深入研究了其源码，并了解了其具体的优化逻辑和实现方式。 8. Optimize: PullupCorrelatedPredicaets： PullupCorrelatedPredicaets会对相关子查询进行优化，提升查询性能。我对其源码进行了研究，并了解了其具体的优化方式和实现细节。 9. Optimize: RewritePredicateSubquery： RewritePredicateSubquery会对谓词子查询进行重写，优化查询执行计划。我详细研究了其源码，并了解了其具体的重写逻辑和实现方法。 10. Execute: Non-Correlated ScalarSubquery： 在查询执行阶段，Non-Correlated ScalarSubquery会执行非相关的标量子查询。我对其源码进行了深入分析，并了解了其具体的执行逻辑和实现细节。 11. 总结： 通过对SparkSQL子查询源码的阅读和分析，我对SparkSQL中对子查询的处理有了更深入的理解。我了解了子查询在不同阶段的处理方法和优化方式，也更加清楚了子查询在SparkSQL中的具体执行过程。 12. 参考资料： 在阅读源码的过程中，我参考了一些官方文档和其他相关资料，帮助我更好地理解和分析SparkSQL子查询源码。 以上是我阅读SparkSQL子查询源码的总结和笔记，如果有同样在研究这一部分的同学，希望我的笔记可以作为参考，并欢迎批评指正。我相信通过深入研究源码，我们可以更好地理解SparkSQL的工作原理和实现细节，提升我们对SparkSQL的使用和开发能力。如果有任何问题，可以通过邮件联系我（email: hanmingcong123@hotmail.com）。 总结生成于:2021-11-02 15:00:00