0
0

spark-sql字段血缘实现

spark-sql字段血缘实现

背景

Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一种高效、易于使用的方式来处理大规模数据集。在Spark中，数据是通过DataFrame和Dataset的形式进行操作的，这些数据结构包含了一系列的字段（也称为列）。字段血缘是Spark中的一个关键概念，它帮助我们理解数据的来源和流向，从而更好地理解和控制数据处理过程。

字段血缘是指在数据处理过程中，一个字段的值是如何从源数据产生并传递给目标数据的。在Spark中，字段血缘是通过依赖关系进行管理的。每个字段都有一个或多个依赖关系，这些依赖关系定义了字段的值如何从其他字段或数据源产生。

前提

spark版本：2.4.3
使用语言：java+scala

技术实现

1. spark-sql的执行计划，了解如何实现字段血缘解析

在这里插入图片描述
一个sql会经历一些列的处理，最终生成spark-core的代码，提交到集群运行。
首先看一下一个简单的sql生成的逻辑执行计划长什么样子

insertintodefault.jy_test
select*fromdefault.jy_test

未解析的逻辑执行计划：

'InsertIntoTable 'UnresolvedRelation `default`.`jy_test`, false, false
+- 'Project [*]
   +- 'UnresolvedRelation `default`.`jy_test`

解析后（analyzer）的逻辑执行计划：

InsertIntoHiveTable `default`.`jy_test`, org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, false, false, [id, name]
+- Project [id#0, name#1]
   +- SubqueryAlias `default`.`jy_test`
      +- HiveTableRelation `default`.`jy_test`, org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, [id#0, name#1]

优化后（optimizer）的逻辑执行计划：

InsertIntoHiveTable `default`.`jy_test`, org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, false, false, [id, name]
+- HiveTableRelation `default`.`jy_test`, org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, [id#0, name#1]

重点来了

  1. 所谓的逻辑执行计划就是一个树形结构
  2. 树形结构中的叶子结点，就是hive的表信息：库名、表名、字段信息，并且spark给每一个字段生成了一个唯一的id
  3. 树形结构中的非叶子只包含了字段信息，不包含库表信息

所以想要实现字段血缘，我们需要做的就是通过那个生成的唯一id去一层层的关联，当关联到叶子结点的时候，就找到了库名表名

2. 构建一颗与解析后的逻辑执行计划一模一样的树形结构

  1. 首先定义node对象，用来存放节点信息
publicabstractclassNode{privateString name;privateList<Column> columnList =newArrayList<>();privateList<Node> children =newArrayList<>();privateNode parentNode;privateString graphId;}
  1. 其次定义column对象，用来存放字段信息
publicclassColumn{privateString name;privateLong exprId;privateStringColumnType;privateArrayList<Column> child =newArrayList<Column>();privateString tableName;privateString process;}
  1. 根据spark-sql生成的逻辑执行计划，我们为每一个逻辑节点创建对应的结点，由于结点很多，我这里直接给个截图，源码会在文章最后提供出来在这里插入图片描述
  2. 解析spark-sql生成的解析后的逻辑执行计划 首先获取逻辑执行计划，这里提供两种方式： 1.通过spark-session获取，该方法可以用来做测试，非常的方便LogicalPlan logicalPlan = spark.sessionState().sqlParser().parsePlan(sql);LogicalPlan analyzer = spark.sessionState().analyzer().execute(logicalPlan);2.通过QueryExecution获得，这里贴个图，详情看源码在这里插入图片描述
  3. 解析spark生成的analyzer，构建我们自己的树形结构 这里贴一下主要的逻辑，使用scala去递归解析抽象语法树会方便很多
def resolveLogicPlan(plan: LogicalPlan, root: Node):Unit={
    plan match{case plan: InsertIntoHadoopFsRelationCommand =>val node = root.asInstanceOf[Root]
        node.setName(NodeType.INSERTINTOHIVETABLE.getName)val database:String= plan.catalogTable.get.identifier.database.getOrElse("default")val table:String= plan.catalogTable.get.identifier.table
        val fullTableName = database +"."+ table
        plan.catalogTable.get.schema.foreach { field =>{val column =new Column()
          column.setName(field.name)
          column.setTableName(fullTableName)
          node.getColumnList.add(column)}}
        resolveLogicPlan(plan.query, node)case plan: SaveIntoDataSourceCommand =>val table:String= plan.options.get("dbtable").getOrElse("")val url:String= plan.options.get("url").getOrElse("")val user:String= plan.options.get("user").getOrElse("")val password:String= plan.options.get("password").getOrElse("")// 定义匹配数据库名称的正则表达式模式val pattern: Regex =".*://[^/]+/(\\w+)".r
        // 使用正则表达式进行匹配val dbNameOption: Option[String]= pattern.findFirstMatchIn(url).map(_.group(1))val fullTableName = dbNameOption.getOrElse("")+"."+ table
        val node = root.asInstanceOf[Root]
        node.setName(NodeType.SAVEINTODATASOURCECOMMAND.getName)// 连接mysql，根据库名表明获取字段列表val fieldsList = getFieldsListFromMysql(url, user, password, table)
        fieldsList.foreach { field =>{val column =new Column()
          column.setName(field)
          column.setTableName(fullTableName)
          node.getColumnList.add(column)}}
        resolveLogicPlan(plan.query, node)case plan: InsertIntoHiveTable =>val node = root.asInstanceOf[Root]
        node.setName(NodeType.INSERTINTOHIVETABLE.getName)val database:String= plan.table.identifier.database.getOrElse("default")val table:String= plan.table.identifier.table
        val fullTableName = database +"."+ table

        node.setTableName(fullTableName)
        plan.table.schema.foreach { field =>{val column =new Column()
          column.setName(field.name)
          column.setTableName(fullTableName)
          node.getColumnList.add(column)}}
        resolveLogicPlan(plan.query, node)case plan: Aggregate =>val node =new AggregateNode()
        insertNodeColumnsFromNamedExpression(node, plan.aggregateExpressions)
        node.setParentNode(root)
        root.getChildren.add(node)
        resolveLogicPlan(plan.child, node)case plan: Project =>val node =new ProjectNode()
        insertNodeColumnsFromNamedExpression(node, plan.projectList)
        node.setParentNode(root)
        root.getChildren.add(node)
        resolveLogicPlan(plan.child, node)case plan: LogicalRelation =>val node =new LogicalRelationNode()
        dfsLogicalRelation(plan, node)
        node.setParentNode(root)
        root.getChildren.add(node)case plan: HiveTableRelation =>val node =new LogicalRelationNode()
        dfsLogicalRelation(plan, node)
        node.setParentNode(root)
        root.getChildren.add(node)case plan: Filter =>val node =new FilterNode()
        node.setParentNode(root)
        node.setCondition(plan.condition.toString)
        root.getChildren.add(node)
        resolveLogicPlan(plan.child, node)case plan: Join =>val node =new JoinNode()
        node.setName(plan.joinType.toString +" "+ node.getName)
        node.setParentNode(root)
        node.setCondition(plan.condition.toString)
        root.getChildren.add(node)
        resolveLogicPlan(plan.left, node)
        resolveLogicPlan(plan.right, node)case plan: Window =>val node =new WindowNode()
        insertNodeColumnsFromNamedExpression(node, plan.windowExpressions)
        node.setParentNode(root)
        root.getChildren.add(node)
        resolveLogicPlan(plan.child, node)case plan: Union =>val node =new UnionNode()
        node.setParentNode(root)
        root.getChildren.add(node)
        plan.children.foreach(resolveLogicPlan(_, node))case plan: SubqueryAlias =>val node =new SubqueryNode()
        node.setName(node.getName +" "+ plan.name.toString())
        node.setParentNode(root)
        root.getChildren.add(node)
        resolveLogicPlan(plan.child, node)case plan: Generate =>val node =new GenerateNode()
        processGenerate(plan, node)
        node.setParentNode(root)
        root.getChildren.add(node)
        resolveLogicPlan(plan.child, node)case _ =>
        plan.children.foreach(resolveLogicPlan(_, root))}}
  1. 到这里，我们已经得到了自己的树形结构。接下来要通过唯一id进行关联，补充库表信息。 不知道大家注意没有，我们在node对象中有一个方法，在这里插入图片描述 这里用到了访问者设计模式，感兴趣的同学可以学习一下，在spark-sql源码中，同样用的是访问者设计模式。

这里主要说一下Visitor的定义及方法：processColumn方法主要是拿自己的ExprId和所有孩子结点的ExprId比较，如果相等的话，说明是同一个字段，那就表名复制过来。

publicinterfaceVisitor{voidvisit(Node node);defaultvoidprocessColumn(Node node){for(Column column1 : node.getColumnList()){for(Node nd : node.getChildren()){for(Column column2 : nd.getColumnList()){processColumn(column1, column2);}}}}defaultvoidprocessColumn(Column column1,Column column2){List<Column> child = column1.getChild();
        child.forEach(ch ->processColumn(ch, column2));if(column1.getExprId().equals(column2.getExprId())){if(column2.getTableName()!=null){
                column1.setTableName(column2.getTableName());}else{
                column1.getChild().addAll(column2.getChild());}}}}

LineageVisitor是Visitor的实现类， 主要用来做模式匹配，不同的结点处理方式会有不同，感兴趣的同学看一下这块的代码。

publicclassLineageVisitorimplementsVisitor{@Overridepublicvoidvisit(Node node){switch(node.getClass().getSimpleName()){case"FilterNode":case"SubqueryNode":case"JoinNode":copyChildColumnToThis(node);break;case"WindowNode":case"GenerateNode":copyChildColumnToThisWithProcess(node);break;case"Root":processColumn((Root)node);break;case"UnionNode":processColumn((UnionNode)node);break;default:processColumn(node);}}@OverridepublicvoidprocessColumn(Node node){
        node.getChildren().forEach( child -> child.accept(this));Visitor.super.processColumn(node);}publicvoidcopyChildColumnToThis(Node node){
        node.getChildren().forEach( child -> child.accept(this));for(Node child : node.getChildren()){
            node.getColumnList().addAll(child.getColumnList());}}publicvoidcopyChildColumnToThisWithProcess(Node node){
        node.getChildren().forEach( child -> child.accept(this));Visitor.super.processColumn(node);for(Node child : node.getChildren()){
            node.getColumnList().addAll(child.getColumnList());}}publicvoidprocessColumn(Root node){
        node.getChildren().forEach( child -> child.accept(this));if(node.getColumnList().size()>0){for(int i =0; i < node.getChildren().get(0).getColumnList().size(); i++){for(Node child : node.getChildren()){
                    node.getColumnList().get(i).getChild().add(child.getColumnList().get(i));}}}}publicvoidprocessColumn(UnionNode node){
        node.getChildren().forEach( child -> child.accept(this));int size = node.getChildren().get(0).getColumnList().size();for(Column column : node.getChildren().get(0).getColumnList()){Column column1 =newColumn();
            column1.setName(column.getName());
            column1.setExprId(column.getExprId());
            node.getColumnList().add(column1);}for(int i =0; i < size; i++){for(Node child : node.getChildren()){
                node.getColumnList().get(i).getChild().add(child.getColumnList().get(i));}}}}

成果展示

还是拿最开始的sql ,看一下最终生成的字段血缘

insert into default.jy_test select * from default.jy_test

在这里插入图片描述

最后

字段血缘实现起来还是比较困难的，需要了解spak-sql的底层原理和一些技巧。
这里方便大家使用、学习、交流，所以贡献自己的源码，仓库地址：https://gitee.com/chenxiaoliang0901/crock/tree/main

标签： spark sql 大数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_43039757/article/details/135459740
版权归原作者 王糍粑的小夕 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
登录后发布评论

“spark-sql字段血缘实现”的评论:

还没有评论
关于作者
...
overfit同步小助手
文章同步
相关阅读

NGCBot-打造基于Hook机制的微信机器人，Windows本地部署

Docker完整卸载的两种方法详细教程例子解析

spark-libFM 项目常见问题解决方案

基于大数据 Python NBA球员数据分析系统(源码+LW+部署讲解+数据库+ppt)

软件测试笔记｜web自动化测试｜Web 自动化测试中，XPath 定位的方法有哪些？如何编写 XPath？

Spring Boot 日志打印配置详解

MySQL中日期和时间戳的转换：字符到DATE和TIMESTAMP的相互转换

文章导航