Catalyst本地解析
今天开始讲下Catalyst，这是我们必须精通的内容之一：
- 在Spark2.x中，主要会以Dataframe和DataSet为api，无论是Dataframe和DataSet，底层都依赖Catalyst和Tungsten。
- 根据官方的披露，后续所有的框架都会依赖Catalyst和Tungsten。
从定位上看，catalyst是在SparkSql上先做实验，后面是机器学习，现在要推到各个子框架。
基本概念
catalyst是一种解析器引擎，而不仅是sql解析引擎。如果研究下catalyst，可以在当中非常方便的添加你想做的任意新的优化技术，在优化技巧方面可以随意的扩展。也很少有解析器像catalyst这样可以方便的增加新的数据类型。
catalyst的数据结构是棵树状结构，并有一系列的rules的解析规则。我们以前在很多语言开发的时候，都会解析成一颗语法树，catalyst是把sql和dataframe的内容用tree来存储。第二个层面，Catalyst中有一套解析规则，怎么对树进行解析和优化。
从jvm对内存的管理来说，内存中的所有object也是树状结构的，那catalyst用一棵树在存储的话，每个节点都是类的实例，都有0个或多个子节点，并且节点是不可变，只能把一棵树从一种状态transform到另一种状态。
Tree结构解析
Catalyst主要包含两点：
- Tree数据结构;
- Rules解析规则;
- 优化方式;
如何理解Tree数据结构：
比如表达式 x + (5 + 10)，当中包含：
Literal:5 10
Attribute:x
Action:Add
可以用下图表示：
Catalyst中使用一系列的Rules来解析和优化Tree数据结构，对于上述的树状数据结构，优化过程可以如下，把常量合并在一起。由于表达式是一个对象，对象有类型，所以可以使用模式匹配，对于不认识的类型可以忽略，并且添加新的类型会很容易，导致了我们的扩展和操作非常的方便，只要不断执行匹配规则就行。当我们写优化规则的时候，只需要考虑不同的算子，根本就不用这棵树有多大。因为catalyst会循环运用我们的规则，只到这棵树不可以被解析和优化，这让我们会很方便改变规则，也会很方便优化引擎。
tree.tranform{
case Add(Literal(x),Literal(y)) => Literal(x+y)
case
...
}
执行过程
一般来说分为六步：
- SQL、Dataframe、DataSet都会变成Unrecognized Logic Plan未识别的逻辑计划，这是一棵抽象语法树，数据表和列名等都还未被识别。
- 用catalog来识别表和列名等东西，并且会对值进行一些简单的计算，建立Logic Plan。
- 运用rules对上一阶段成果进行优化，比如谓词下推，形成Optimized Logic Plan优化后的逻辑计划。
- 根据基于成本的考量，比如将小表进行broadcast，形成pyshical plan物理计划。 在做sparksql时，其实做不了啥太多的优化。物理计划已经是基于rdd角度的考虑了。
- 会根据评估模型，在很多个物理计划的选项中，选中最快的物理计划。由于有这个环节，dataframe一般情况下比直接写rdd运行快。
- 借助scala语言的高级特性quasiquotes，将物理计划，直接变成jvm的字节码。基于rdd进行编程。
从整个过程，我们可以看到在框架抽象的时候，并不是越底层越高效，因为如果能加入优化层次，会对开发者有很大的助力。
欲知后事如何，且听下回分解!
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