Spark SQL在Spark项目定位如下，基于Spark Core提供结构化和半结构化数据的SQL处理能力[1]。 Spark SQL优化器实现框架称为

体系组成，是所有树结构的基类，主要有两个子基类：Expression 表达式、QueryPlan 计划树。

Spark将SQL转换成RDD执行计算的过程，主要包括三个阶段：SQL解析(词法/语法、语义解析)，逻辑计划优化，物理计划优化。

Spark SQL解析流程都在Driver端完成

一个 Spark 应用必须包含至少一个 Action 算子

，否则所有 Transformation 都不会被执行。

提交 → Stage划分 → Task调度 → Task执行

。其中前三个步骤在Driver端实现，Task执行在Executor端实现。

Spark SQL(一)：基本流程

本文描述Spark基本的解析流程和执行流程

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Spark SQL基于Spark Core提供结构化数据处理能力，采用Catalyst优化器框架实现SQL解析与执行。解析流程包含SQL解析、逻辑计划优化和物理计划优化三个阶段，最终生成可执行RDD。Spark任务调度分为Driver端作业调度和Executor端任务执行，通过DAGScheduler划分Stage，TaskScheduler调度Task执行。ShuffleManager管理Shuffle过程，支持高效数据处理。

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