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,
- options: Map[String, String]) extends RunnableCommand {
-
- def run(sqlContext: SQLContext) = {
- val loader = Utils.getContextOrSparkClassLoader
- val clazz: Class[_] = try loader.loadClass(provider) catch {
- 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]
- val relation = dataSource.createRelation(sqlContext, new CaseInsensitiveMap(options))
-
- sqlContext.baseRelationToSchemaRDD(relation).registerTempTable(tableName)
- 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Parse
5、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SchemaRDD
8、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 {
-
-
-
-
-
- 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)
-
- override val schema =
- JsonRDD.inferSchema(
- baseRDD,
- samplingRatio,
- sqlContext.columnNameOfCorruptRecord)
-
- override def buildScan() =
- JsonRDD.jsonStringToRow(baseRDD, schema, sqlContext.columnNameOfCorruptRecord)
- }
2、DefaultSource
parameters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 {
-
- 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——
