spark执行SQL的过程
总体流程
parser；基于antlr框架对 sql解析，生成抽象语法树
变量替换，通过正则表达式找出符合规则的字符串，替换成系统缓存环境的变量
SQLConf中的spark.sql.variable.substitute，默认是可用的；参考 SparkSqlParser
parser；将antlr的tree转成spark catalyst的LogicPlan也就是unresolve logical plan；详细参考AstBuild, ParseDriver
analyzer；通过分析器，结合catalog，把logical plan和实际的数据绑定起来，将unresolve logical plan生成 logical plan；详细参考QureyExecution
缓存替换，通过CacheManager，替换有相同结果的logical plan
logical plan优化，基于规则的优化；优化规则参考Optimizer，优化执行器RuleExecutor
生成spark plan，也就是物理计划；参考QueryPlanner和SparkStrategies
spark plan准备阶段
构造RDD执行，涉及spark的wholeStageCodegenExec机制，基于janino框架生成java代码并编译
其中SessionState类中维护了所有参与sql执行流程的实例对象，QueryExecution类则是实际处理SQL执行逻辑的类。需要注意的是，除了第1步，第2步和第3步是立即执行的，这是由于需要判断sql的合法性以及当前catalog环境下是否存在sql中的库表结构等，其他步骤都是在触发spark action的时候才被执行，也就是lazy加载。下面对整个流程的细节进行分析。
详细分析
变量替换
spark-sql通过正则匹配，将sql中的系统变量，环境变量等配置替换成真正的value，目前支持替换spark的配置和hive的配置
例如：
session.conf.set(“spark.sql.test.key”,”1”)
session.sql(“select * from test where 1 = ${sparkconf:spark.sql.test.key}”)
抽象语法树AST
先上一下wiki的解释，AST是源代码语法结构的一种抽象表示。它以树状的形式表现编程语言的语法结构，树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。说的可能有点抽象，翻译出来就是说把一个语言表达式的语法结构转换成树形结构，那这颗数就是抽象语法树。
举个例子，1*2+3这个表达式转成AST，如图2。
图2
SQL作为一种独立的语言，有自己的表达式，所以用AST作为对其语法进行分析是很灵活的。这里Spark选用的是anltr作为AST的构建框架，而不是hive用的calcite框架，antlr相比calcite更轻量，只涉及sql语法解析，这也便于spark自己在后续步骤做自己的sql执行定制化优化。
unresolve logical plan
spark通过visit antlr框架生成的AST，转换成unresolve LogicPlan，LogicPlan其实是spark定义的AST
分析器
spark所有的规则优化都是基于模式匹配来完成的。分析器这个步骤的主要工作是，基于catalog，完成对logical plan的resolve化。
是否resolved来源两个指标，1. 子节点是否resolved；2. 输入的数据类型是否满足要求，比如要求输入int类型，实际输入的string类型，那么就不满足要求。参考类Expression,Analyzer。
logical plan
常见的优化规则，下面列举部分：
移除group下的常量，对应 RemoveLiteralFromGroupExpressions
移除重复的group表达式，对应 RemoveRepetitionFromGroupExpressions
谓语下推，在进行其他操作之前，先进行Filter操作。当然这有很多条件限制，比如子查询中没有和父查询相同的条件字段，如果有那么下推会造成冲突
裁剪Filter操作，如果操作总是为True，那么移除，如果操作总是为False，那么用空替换
spark plan
结合LogicPlan和Strategy，将AST转换成实际执行的算子，参考SparkPlanner，内置了几个strategies。生成SparkPlan后，继续采用规则匹配的方式优化，其中就包括了著名的wholeStageCodegenExec机制，这个机制默认是开启的，spark.sql.codegen.wholeStage。
