Spark SQL之External DataSource外部数据源（二）源码分析，sparkdatasource


    上周Spark1.2刚发布，周末在家没事，把这个特性给了解一下，顺便分析下源码，看一看这个特性是如何设计及实现的。

    /** Spark SQL源码分析系列文章*/

  （Ps: External DataSource使用篇地址：Spark SQL之External DataSource外部数据源（一）示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077）

一、Sources包核心

    Spark SQL在Spark1.2中提供了External DataSource API，开发者可以根据接口来实现自己的外部数据源，如avro, csv, json, parquet等等。

    在Spark SQL源代码的org/spark/sql/sources目录下，我们会看到关于External DataSource的相关代码。这里特别介绍几个:

    1、DDLParser 

    专门负责解析外部数据源SQL的SqlParser，解析create temporary table xxx using options (key 'value', key 'value') 创建加载外部数据源表的语句。

 protected lazy val createTable: Parser[LogicalPlan] =
    CREATE ~ TEMPORARY ~ TABLE ~> ident ~ (USING ~> className) ~ (OPTIONS ~> options) ^^ {
      case tableName ~ provider ~ opts =>
        CreateTableUsing(tableName, provider, opts)
    }

    2、CreateTableUsing

   一个RunnableCommand，通过反射从外部数据源lib中实例化Relation，然后注册到为temp table。

private[sql] case class CreateTableUsing(
    tableName: String,
    provider: String,  // org.apache.spark.sql.json 
    options: Map[String, String]) extends RunnableCommand {

  def run(sqlContext: SQLContext) = {
    val loader = Utils.getContextOrSparkClassLoader
    val clazz: Class[_] = try loader.loadClass(provider) catch { //do reflection
      case cnf: java.lang.ClassNotFoundException =>
        try loader.loadClass(provider + ".DefaultSource") catch {
          case cnf: java.lang.ClassNotFoundException =>
            sys.error(s"Failed to load class for data source: $provider")
        }
    }
    val dataSource = clazz.newInstance().asInstanceOf[org.apache.spark.sql.sources.RelationProvider] //json包DefaultDataSource
    val relation = dataSource.createRelation(sqlContext, new CaseInsensitiveMap(options))//创建JsonRelation

    sqlContext.baseRelationToSchemaRDD(relation).registerTempTable(tableName)//注册
    Seq.empty
  }
}

    2、DataSourcesStrategy

    在 Strategy 一文中，我已讲过Streategy的作用，用来Plan生成物理计划的。这里提供了一种专门为了解析外部数据源的策略。

    最后会根据不同的BaseRelation生产不同的PhysicalRDD。不同的BaseRelation的scan策略下文会介绍。

private[sql] object DataSourceStrategy extends Strategy {
  def apply(plan: LogicalPlan): Seq[SparkPlan] = plan match {
    case PhysicalOperation(projectList, filters, l @ LogicalRelation(t: CatalystScan)) =>
      pruneFilterProjectRaw(
        l,
        projectList,
        filters,
        (a, f) => t.buildScan(a, f)) :: Nil
    ......
    case l @ LogicalRelation(t: TableScan) =>
      execution.PhysicalRDD(l.output, t.buildScan()) :: Nil

    case _ => Nil
  }
   3、interfaces.scala 

    该文件定义了一系列可扩展的外部数据源接口，对于想要接入的外部数据源，我们只需实现该接口即可。里面比较重要的trait RelationProvider 和 BaseRelation，下文会详细介绍。

    4、filters.scala

    该Filter定义了如何在加载外部数据源的时候，就进行过滤。注意哦，是加载外部数据源到Table里的时候，而不是Spark里进行filter。这个有点像hbase的coprocessor，查询过滤在Server上就做了，不在Client端做过滤。

   5、LogicalRelation

   封装了baseRelation，继承了catalyst的LeafNode,实现MultiInstanceRelation。

        

二、External DataSource注册流程

用spark sql下sql/json来做示例, 画了一张流程图，如下：


注册外部数据源的表的流程：1、提供一个外部数据源文件，比如json文件。2、提供一个实现了外部数据源所需要的interfaces的类库，比如sql下得json包，在1.2版本后改为了External Datasource实现。3、引入SQLContext，使用DDL创建表，如create temporary table xxx using options (key 'value', key 'value') 4、External Datasource的DDLParser将对该SQL进行Parse5、Parse后封装成为一个CreateTableUsing类的对象。该类是一个RunnableCommand，其run方法会直接执行创建表语句。6、该类会通过反射来创建一个org.apache.spark.sql.sources.RelationProvider，该trait定义要createRelation，如json，则创建JSONRelation，若avro,则创建AvroRelation。7、得到external releation后，直接调用SQLContext的baseRelationToSchemaRDD转换为SchemaRDD8、最后registerTempTable(tableName) 来注册为Table，可以用SQL来查询了。

三、External DataSource解析流程

先看图，图如下：

Spark SQL解析SQL流程如下：1、Analyzer通过Rule解析，将UnresolvedRelation解析为JsonRelation。2、通过Parse，Analyzer，Optimizer最后得到JSONRelation(file:///path/to/shengli.json,1.0)  3、通过sources下得DataSourceStrategy将LogicalPlan映射到物理计划PhysicalRDD。4、PhysicalRDD里包含了如何查询外部数据的规则，可以调用execute()方法来执行Spark查询。

四、External Datasource Interfaces

在第一节我已经介绍过，主要的interfaces，主要看一下BaseRelation和RelationProvider。如果我们要实现一个外部数据源，比如avro数据源，支持spark sql操作avro file。那么久必须定义AvroRelation来继承BaseRelation。同时也要实现一个RelationProvider。

BaseRelation：是外部数据源的抽象，里面存放了schema的映射，和如何scan数据的规则。
abstract class BaseRelation {
  def sqlContext: SQLContext
  def schema: StructType
abstract class PrunedFilteredScan extends BaseRelation {
  def buildScan(requiredColumns: Array[String], filters: Array[Filter]): RDD[Row]
}

1、schema我们如果自定义Relation，必须重写schema，就是我们必须描述对于外部数据源的Schema。2、buildScan我们定义如何查询外部数据源，提供了4种Scan的策略，对应4种BaseRelation。

我们支持4种BaseRelation，分为TableScan， PrunedScan，PrunedFilterScan，CatalystScan。   1、TableScan：
          默认的Scan策略。   2、PrunedScan：          这里可以传入指定的列，requiredColumns，列裁剪，不需要的列不会从外部数据源加载。   3、PrunedFilterScan：          在列裁剪的基础上，并且加入Filter机制，在加载数据也的时候就进行过滤，而不是在客户端请求返回时做Filter。   4、CatalystScan：           Catalyst的支持传入expressions来进行Scan。支持列裁剪和Filter。
RelationProvider：我们要实现这个，接受Parse后传入的参数，来生成对应的External Relation，就是一个反射生产外部数据源Relation的接口。
trait RelationProvider {
  /**
   * Returns a new base relation with the given parameters.
   * Note: the parameters' keywords are case insensitive and this insensitivity is enforced
   * by the Map that is passed to the function.
   */
  def createRelation(sqlContext: SQLContext, parameters: Map[String, String]): BaseRelation
}

五、External Datasource定义示例

在Spark1.2之后，json和parquet也改为通过实现External API来进行外部数据源查询的。下面以json的外部数据源定义为示例，说明是如何实现的：

1、JsonRelation
定义处理对于json文件的，schema和Scan策略，均基于JsonRDD，细节可以自行阅读JsonRDD。
private[sql] case class JSONRelation(fileName: String, samplingRatio: Double)(
    @transient val sqlContext: SQLContext)
  extends TableScan {

  private def baseRDD = sqlContext.sparkContext.textFile(fileName) //读取json file

  override val schema =
    JsonRDD.inferSchema(  // jsonRDD的inferSchema方法，能自动识别json的schema，和类型type。
      baseRDD,
      samplingRatio,
      sqlContext.columnNameOfCorruptRecord)

  override def buildScan() =
    JsonRDD.jsonStringToRow(baseRDD, schema, sqlContext.columnNameOfCorruptRecord) //这里还是JsonRDD，调用jsonStringToRow查询返回Row
}

2、DefaultSourceparameters中可以获取到options中传入的path等自定义参数。
这里接受传入的参数，来狗仔JsonRelation。
private[sql] class DefaultSource extends RelationProvider {
  /** Returns a new base relation with the given parameters. */
  override def createRelation(
      sqlContext: SQLContext,
      parameters: Map[String, String]): BaseRelation = {
    val fileName = parameters.getOrElse("path", sys.error("Option 'path' not specified"))
    val samplingRatio = parameters.get("samplingRatio").map(_.toDouble).getOrElse(1.0)

    JSONRelation(fileName, samplingRatio)(sqlContext)
  }
}

六、总结  External DataSource源码分析下来，可以总结为3部分。  1、外部数据源的注册流程  2、外部数据源Table查询的计划解析流程  3、如何自定义一个外部数据源，重写BaseRelation定义外部数据源的schema和scan的规则。定义RelationProvider，如何生成外部数据源Relation。    External Datasource此部分API还有可能在后续的build中改动，目前只是涉及到了查询，关于其它的操作还未涉及。——EOF——原创文章，转载请注明出自：http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42064075  

相关内容