sparksql源码解析一：

sparksql源码解析一：

parseDriver类调用parser的类

parser调用sqlbaseParser的singleStatement方法，利用anltr4里面的singleStatement来

目前主流的sql解析器有 anltr和calcite，如果使用选择使用anltr，SQL进行查询，首先需要将SQL解析成spark中的抽象语法树（AST）。在spark中是借助开源的antlr4库来解析的。Spark SQL的语法规则文件是：Sqlbase.g4。

在生成的文件中SqlbasebaseListener和SqlbasebaseVistor分别代表两种遍历AST的方法，在spark中主要用了visitor模式。

接下来，将看一下spark中，当使用spark.sql("select *** from ...")时，sql怎么解析成spark内部的AST的？

1，用户调用的spark.sql的入口是sparkSession中sql函数，该函数最终返回Dataframe（DataSet[Row]），sql的解析的过程主要是在

目前主流的sql解析器有 anltr和calcite，如果使用选择使用anltr，SQL进行查询，首先需要将SQL解析成spark中的抽象语法树（AST）。在spark中是借助开源的antlr4库来解析的。Spark SQL的语法规则文件是：Sqlbase.g4。

在生成的文件中SqlbasebaseListener和SqlbasebaseVistor分别代表两种遍历AST的方法，在spark中主要用了visitor模式。

接下来，将看一下spark中，当使用spark.sql("select *** from ...")时，sql怎么解析成spark内部的AST的？

1，用户调用的spark.sql的入口是sparkSession中sql函数，该函数最终返回Dataframe（DataSet[Row]），sql的解析的过程主要是在

sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText)中发生的。
def sql(sqlText: String): Dataframe = {
  Dataset.ofRows(self, sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText))
}
2，调用到parsePlan，将调用parse函数，传入的两个参数分为：sql语句，sqlbaseParse到LogicalPlan的一个函数。
override def parsePlan(sqlText: String): LogicalPlan = parse(sqlText) { parser =>
  astBuilder.visitSingleStatement(parser.singleStatement()) match {
    case plan: LogicalPlan => plan
    case _ =>
      val position = Origin(None, None)
      throw new ParseException(Option(sqlText), "Unsupported SQL statement", position, position)
  }
}

3，在parse函数中，首先构造SqlbaseLexer词法分析器，接着构造Token流，最终SqlbaseParser对象，然后一次尝试用不同的模式去进行解析。最终将执行parsePlan中传入的函数。

4，在步骤2中，astBuilder是SparkSqlAstBuilder的实例，在将Antlr中的匹配树转换成unresolved logical plan中，它起着桥梁作用。

astBuilder.visitSingleStatement使用visitor模式，开始匹配Sqlbase.g4中sql的入口匹配规则：
singleStatement
 : statement EOF
 ;

递归的遍历statement，以及其后的各个节点。在匹配过程中，碰到叶子节点，就将构造Logical Plan中对应的TreeNode。如当匹配到

singleTableIdentifier
 : tableIdentifier EOF
 ;

规则时(单表的标识符)。即调用的函数如下：

override def visitSingleTableIdentifier(
    ctx: SingleTableIdentifierContext): TableIdentifier = withOrigin(ctx) {
  visitTableIdentifier(ctx.tableIdentifier)
}

可以看到将递归遍历对应的tableIdentifier，tableIdentifier的定义和遍历规则如下：

tableIdentifier
 : (db=identifier '.')? table=identifier
 ;
override def visitTableIdentifier(
    ctx: TableIdentifierContext): TableIdentifier = withOrigin(ctx) {
  TableIdentifier(ctx.table.getText, Option(ctx.db).map(_.getText))
}

可以看到当匹配到tableIdentifier，将直接生成TableIdentifier对象，而该对象是TreeNode的一种。经过类似以上的过程，匹配结束后整个spark内部的抽象语法树也就建立起来了。