Spark SQL 源代码分析之 In-Memory Columnar Storage 之 in-memory query

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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内的数据又是怎样查询的，本文将揭示查询In-Memory Data的方式。

一、引子

本例使用hive console里查询cache后的src表。
select value from src

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

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

例如以下：

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

InMemoryColumnarTableScan是Catalyst里的一个叶子结点，包括了要查询的attributes，和InMemoryRelation（封装了我们缓存的In-Columnar Storage数据结构）。

运行叶子节点，出发execute方法对内存数据进行查询。
1、查询时，调用InMemoryRelation，对其封装的内存数据结构的每一个分区进行操作。
2、获取要请求的attributes，如上，查询请求的是src表的value属性。
3、依据目的查询表达式，来获取在相应存储结构中，请求列的index索引。
4、通过ColumnAccessor来对每一个buffer进行訪问，获取相应查询数据，并封装为Row对象返回。

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)) //依据表达式exprId找出相应列的ByteBuffer的索引

      }

      iterator

        .map(batch => requestedColumns.map(batch(_)).map(ColumnAccessor(_)))//依据索引取得相应请求列的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 < nextRow.length) {

                columnAccessors(i).extractTo(nextRow, i) //依据相应index和长度，从byterbuffer里取得值，封装到row里

                i += 1

              }

              nextRow

            }

            override def hasNext = columnAccessors.head.hasNext

          }

        }

    }

  }

}

查询请求的列，例如以下：

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，我们请求的仅仅有value列

res95: Seq[org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Attribute] = ArrayBuffer(value#5)

scala> relation.output //默认保存在relation中的全部列

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)

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

//依据exprId找出相应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)    //相应<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">[key#4,value#5]</span>

ExprId(5)

scala> request_relation.output.foreach(e=>println(e.exprId))

ExprId(5)

三、ColumnAccessor

ColumnAccessor相应每一种类型，类图例如以下：

最后返回一个新的迭代器：

          new Iterator[Row] {

            override def next() = {

              var i = 0

              while (i < nextRow.length) { //请求列的长度

                columnAccessors(i).extractTo(nextRow, i)//调用columnType.setField(row, ordinal, extractSingle(buffer))解析buffer

                i += 1

              }

              nextRow//返回解析后的row

            }

            override def hasNext = columnAccessors.head.hasNext

          }

四、总结

Spark SQL In-Memory Columnar Storage的查询相对来说还是比較简单的，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，依据请求列的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。

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