SparkSQL源码分析之InMemoryColumnarStorage之inmemoryquery

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    前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的。

    那么基于以上存储结构，我们查询cache在jvm内的数据又是如何查询的，本文将揭示查询In-Memory Data的方式。

一、引子

当我们将src表cache到了内存后，再次查询src，可以通过analyzed执行计划来观察内部调用。

即parse后，会形成InMemoryRelation结点，最后执行物理计划时，会调用InMemoryColumnarTableScan这个结点的方法。

如下：

scala> val exe = executePlan(sql("select value from src").queryExecution.analyzed)
14/09/26 10:30:26 INFO parse.ParseDriver: Parsing command: select value from src
14/09/26 10:30:26 INFO parse.ParseDriver: Parse Completed
exe: org.apache.spark.sql.hive.test.TestHive.QueryExecution = 
== Parsed Logical Plan ==
Project [value#5]
 InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)

== Analyzed Logical Plan ==
Project [value#5]
 InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)

== Optimized Logical Plan ==
Project [value#5]
 InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)

== Physical Plan ==
InMemoryColumnarTableScan [value#5], (InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)) //查询内存中表的入口

Code Generation: false
== RDD ==

二、InMemoryColumnarTableScan

private[sql] case class InMemoryColumnarTableScan(
    attributes: Seq[Attribute],
    relation: InMemoryRelation)
  extends LeafNode {


  override def output: Seq[Attribute] = attributes


  override def execute() = {
    relation.cachedColumnBuffers.mapPartitions { iterator =>
      // Find the ordinals of the requested columns.  If none are requested, use the first.
      val requestedColumns = if (attributes.isEmpty) {
        Seq(0)
      } else {
        attributes.map(a => relation.output.indexWhere(_.exprId == a.exprId)) //根据表达式exprId找出对应列的ByteBuffer的索引
      }


      iterator
        .map(batch => requestedColumns.map(batch(_)).map(ColumnAccessor(_)))//根据索引取得对应请求列的ByteBuffer，并封装为ColumnAccessor。
        .flatMap { columnAccessors =>
          val nextRow = new GenericMutableRow(columnAccessors.length) //Row的长度
          new Iterator[Row] {
            override def next() = {
              var i = 0
              while (i 

查询请求的列，如下：
scala> exe.optimizedPlan
res93: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan = 
Project [value#5]
 InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)


scala> val relation =  exe.optimizedPlan(1)
relation: org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan = 
InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None)


scala> val request_relation = exe.executedPlan
request_relation: org.apache.spark.sql.execution.SparkPlan = 
InMemoryColumnarTableScan [value#5], (InMemoryRelation [key#4,value#5], false, 1000, (HiveTableScan [key#4,value#5], (MetastoreRelation default, src, None), None))


scala> request_relation.output //请求的列，我们请求的只有value列
res95: Seq[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Attribute] = ArrayBuffer(value#5)

scala> relation.output //默认保存在relation中的所有列
res96: Seq[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Attribute] = ArrayBuffer(key#4, value#5)


scala> val attributes = request_relation.output 
attributes: Seq[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Attribute] = ArrayBuffer(value#5)




整个流程很简洁，关键步骤是第三步。根据ExprId来查找到，请求列的索引
attributes.map(a => relation.output.indexWhere(_.exprId == a.exprId))


//根据exprId找出对应ID
scala> val attr_index = attributes.map(a => relation.output.indexWhere(_.exprId == a.exprId))
attr_index: Seq[Int] = ArrayBuffer(1) //找到请求的列value的索引是1, 我们查询就从Index为1的bytebuffer中，请求数据

scala> relation.output.foreach(e=>println(e.exprId))
ExprId(4)    //对应[key#4,value#5]
ExprId(5)

scala> request_relation.output.foreach(e=>println(e.exprId))
ExprId(5)
三、ColumnAccessor
ColumnAccessor对应每一种类型，类图如下：



最后返回一个新的迭代器：

          new Iterator[Row] {
            override def next() = {
              var i = 0
              while (i 

四、总结

    Spark SQL In-Memory Columnar Storage的查询相对来说还是比较简单的，其查询思想主要和存储的数据结构有关。
    即存储时，按每列放到一个bytebuffer,形成一个bytebuffer数组。
    查询时，根据请求列的exprId查找到上述数组的索引，然后使用ColumnAccessor对buffer中字段进行解析，最后封装为Row对象，返回。
——EOF——
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Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage 之 in-memory query