预备知识
先介绍在Spark SQL中两个非常重要的数据结构：Tree和Rule。
SparkSql的第一件事就是把SQLText解析成语法树，这棵树包含了很多节点对象，节点可以有特定的数据类型，同时可以有0个或者多个子节点，节点在SparkSQL中的表现形式为TreeNode对象。举个实际的例子：
- Literal(value: Int): 一个常量
- Attribute(name: String): 变量name
- Add(left: TreeNode, right: TreeNode): 两个表达式的和
x + (1 + 2) 在代码中的表现形式为：Add(Attribute(x), Add(Literal(1), Literal(2)))
而Rule则是应用在Tree上的规则，通过模式匹配，匹配成功的就进行相应的规则变换，若不成功则继续匹配子节点，如在Optimizer模块中有个常量累加的优化规则，通过该规则，可以将两个常量节点直接转化为值相加后的一个常量节点，如下图：
可以看见先匹配第一个Add节点没有匹配成功，再匹配其子节点Add成功了。
总流程图
下图便是SparkSql整个解析成RDD的流程图，红色部分便是SparkSql优化器系统Catalyst，和大多数大数据SQL处理引擎设计基本相同（Impala、Presto、Hive（Calcite）等）。下面简述一下每个组成部分都做了什么，后续博客中会进行详解。
Parser
- sqlText先通过SparkSqlParser生成语法树。
- Spark1版本使用的是scala原生的parser语法解析器，从2.x后改用的是第三方语法解析工具ANTLR4，只需要定制好语法，可以通过插件自动生成对应的解析代码。
- 然后通过AstBuilder配合antlr的visitor模式自主控制遍历Tree，将antlr里面的节点都替换成catalyst（优化器系统）里面的类型，所有的类型都继承了TreeNode特质，TreeNode又有子节点children: Seq[BaseType]，便有了树的结构。
- 此过程解析完后形成的AST(抽象语法树)为 unresolved LogicalPlan。
Analyzer
- 上个步骤还只是把sql字符串通过antlr4拆分并由SparkSqlParser解析成各种LogicalPlan（TreeNode的子类），每个LogicalPlan究竟是什么意思还不知道。
- 接下来就需要通过Analyzer去把不确定的属性和关系，通过catalog和一些适配器方法确定下来，比如要从Catalog中解析出表名user，是临时表、临时view，hive table还是hive view，schema又是怎么样的等都需要确定下来。
- 将各种Rule应用到Tree之上的真正执行者都是RuleExecutor，包括后面的Optimizer 也继承了RuleExecutor， 解析的套路是递归的遍历，将新解析出来的LogicalPlan来替换原来的LogicalPlan。
- 此过程解析完后形成的AST为 resolved LogicalPlan。若没有action操作，后续的优化，物理计划等都不会执行。
Optimizer
- 这个步骤就是根据大佬们多年的SQL优化经验来对SQL进行优化，比如谓词下推、列值裁剪、常量累加等。
- Optimizer 也继承了RuleExecutor，并定义了一批规则，和Analyzer 一样对输入的plan进行递归处理，此过程解析完后形成的AST为 optimized LogicalPlan。
SparkPlanner
通过优化后的LogicalPlan还只是逻辑上的，接下来需要通过SparkPlanner 将optimized LogicalPlan应用到一系列特定的Strategies上，即转化为可以直接操作真实数据的操作及数据和RDD的绑定等，此过程解析完后形成的AST为 PhysicalPlan。
prepareForExecution
此模块将 physical plan 转化为 executable physical plan，主要是插入 shuffle 操作和 internal row 的格式转换。
execute
最后调用SparkPlan的execute()执行计算。每个SparkPlan里面都有execute的实现，一般都会递归调用children的execute()方法，最后便会触发整个Tree的计算。
最后上个流程图
后续会对每个模块进行详细解析。
