【源码解析】flink sql执行源码概述：flink sql执行过程中有哪些阶段，这些阶段的源码大概位置在哪里

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本文大致分析了flink sql执行过程中的各个阶段的源码逻辑，这样可以在flink sql执行过程中，能够定位到任务执行的某个阶段的代码大概分布在哪里，为更针对性的分析此阶段的细节逻辑打下基础，比如create 的逻辑是怎么执行的，select的逻辑是怎么生成的，优化逻辑都做了哪些，而这些是接下来的文章要分析的。

一. sql执行流程源码分析

SQL语句经过Calcite解析生成抽象语法树SQLNode，基于生成的SQLNode并结合flink Catalog完成校验生成一颗Operation树，接下来blink planner将Opearation树转为RelNode树然后进行优化，最后进行执行。如下流程流转图：

在这里插入图片描述

flink使用的是一款开源SQL解析工具Apache Calcite ，Calcite使用Java CC对sql语句进行了解析，转换为java/scala语言能够执行的逻辑。

Sql 的执行过程一般可以分为下图中的四个阶段，Calcite 同样也是这样：解析，校验，优化，执行：
在这里插入图片描述

1. Sql语句解析成语法树阶段（SQL - > SqlNode）

对于flink中解析sql为SqlNode对象的流程为：

TableEnvironmentImpl是sql执行的入口类，TableEnvironmentImpl中提供了excuteSql，SqlQuery等方法用来执行DDL、DML等sql

sql执行时会先对sql进行解析，ParserImp是flink调用sql解析的实现类，ParserImpl#parse()方法中通过调用包装器对象CalciteParser#parse()方法创建并调用使用javacc生成的sql解析器

（FlinkSqlParserImpl）parseSqlStmtEof方法完成sql解析，并返回SqlNode对象。

具体calciteParser 的动作之后更新

在这里插入图片描述

parse方法：负责将 SQL 查询字符串解析为抽象语法树（AST）

org.apache.flink.table.planner.delegation.ParserImpl/**
     * When parsing statement, it first uses {@link ExtendedParser} to parse statements. If {@link
     * ExtendedParser} fails to parse statement, it uses the {@link CalciteParser} to parse statements.
     * 先使用ExtendedParser进行解析如果解析失败了使用CalciteParser进行解析
     * @param statement input statement.
     * @return parsed operations.
     */@OverridepublicList<Operation>parse(String statement){//两种解析实例CalciteParser parser = calciteParserSupplier.get();FlinkPlannerImpl planner = validatorSupplier.get();//ExtendedParser解析Optional<Operation> command =EXTENDED_PARSER.parse(statement);if(command.isPresent()){returnCollections.singletonList(command.get());}//CalciteParser解析//解析为sqlNodeSqlNodeList sqlNodeList = parser.parseSqlList(statement);List<SqlNode> parsed = sqlNodeList.getList();Preconditions.checkArgument(parsed.size()==1,"only single statement supported");returnCollections.singletonList(//解析为SOperationSqlToOperationConverter.convert(planner, catalogManager, parsed.get(0)).orElseThrow(()->newTableException("Unsupported query: "+ statement)));}

将sql语句解析成sqlNode。
对应的表名、列名、with属性参数、主键、唯一键、分区键、水印、表注释、表操作（create table、alter table、drop table。。。）都放到SqlNode对象的对应属性中，SqlNode是一个树形结构也就是AST。

2. SqlNode 验证（SqlNode – >Operation）

经过上面的第一步，会生成一个 SqlNode 对象，它是一个未经验证的抽象语法树，下面就进入了一个语法检查阶段，语法检查前需要知道元数据信息，这个检查会包括表名、字段名、函数名、数据类型的检查。

sql解析完成后执行sql校验，flink sql中增加了SqlNode转换为Operation的过程，sql校验是这个过程中完成。

在SqlToOperationConvertver#convert()方法中完成这个转换，之后通过FlinkPlannerImpl#validate()方法对表、函数、字段等完成校验并基于生成的validated SqlNode生成对应的Operation。

在这里插入图片描述

接着进入到SqlToOperationConverter.convert方法中

/**
     * This is the main entrance for executing all kinds of DDL/DML {@code SqlNode}s, different
     * SqlNode will have it's implementation in the #convert(type) method whose 'type' argument is
     * subclass of {@code SqlNode}.
     * 转换DDL，DML（select比如？）sqlnode的主入口，不同的SqlNode有不同的convert实现。
     * 
     */publicstaticOptional<Operation>convert(FlinkPlannerImpl flinkPlanner,CatalogManager catalogManager,SqlNode sqlNode){//1.进行校验finalSqlNode validated = flinkPlanner.validate(sqlNode);//2.转换为OperationreturnconvertValidatedSqlNode(flinkPlanner, catalogManager, validated);}//将校验过的sqlnode转换为OperationprivatestaticOptional<Operation>convertValidatedSqlNode(FlinkPlannerImpl flinkPlanner,CatalogManager catalogManager,SqlNode validated){SqlToOperationConverter converter =newSqlToOperationConverter(flinkPlanner, catalogManager);
         。。。
         elseif(validated instanceofRichSqlInsert){returnOptional.of(converter.convertSqlInsert((RichSqlInsert) validated));}elseif(validated.getKind().belongsTo(SqlKind.QUERY)){returnOptional.of(converter.convertSqlQuery(validated));

但其实

converter.convertSqlQuery

包含了createSqlToRelConverter逻辑，即创建了SqlToRelConverter实例，用于转换RelNode。这里源码暂不展示。

3. 语义分析（Operation - > RelNode）

接着将 SqlNode 转换成 RelNode/RexNode，也就是生成相应的逻辑计划（Logical Plan），也就是最初版本的逻辑计划（Logical Plan）。

其中Operation中包含了RelNode的converter

源码见：org.apache.flink.table.planner.delegation.PlannerBase

/** Converts a relational tree of [[ModifyOperation]] into a Calcite relational expression.
  将ModifyOperation转换为Calcite relational expression即RelNode
   */@VisibleForTestingprivate[flink]def translateToRel(modifyOperation: ModifyOperation): RelNode ={val dataTypeFactory = catalogManager.getDataTypeFactory
    modifyOperation match{case s: UnregisteredSinkModifyOperation[_]=>//relBuilder:val input = createRelBuilder.queryOperation(s.getChild).build()val sinkSchema = s.getSink.getTableSchema
        //校验relnode的 查询schema和sink schema是否一致，以及是否需要执行cast// validate query schema and sink schema, and apply cast if possibleval query = validateSchemaAndApplyImplicitCast(
          input,
          catalogManager.getSchemaResolver.resolve(sinkSchema.toSchema),null,
          dataTypeFactory,
          getTypeFactory)
        LogicalLegacySink.create(
          query,
          s.getSink,"UnregisteredSink",
          ConnectorCatalogTable.sink(s.getSink,!isStreamingMode))....

这里触发创建relnode的调用逻辑，这里在之后

statementSet.execute()

后执行。

//执行flink sql的调用
。。。
//解析sql -> sqlnode
StatementSet statementSet = SqlParser.parseSql(job, jarUrlList, tableEnv);//sqlnode->relnode
TableResult execute= statementSet.execute();
    tableEnvironment.executeInternal(operations);
        TableEnvironmentImpl.translate
            PlannerBase.translate->translateToRel

4. 优化阶段（RelNode - > optimize - >Transformation ）

即对逻辑计划优化，根据前面生成的逻辑计划按照相应的规则进行优化。

接着看

tableEnvironment.executeInternal

中的

translate

方法

  override def translate(
      modifyOperations:util.List[ModifyOperation]):util.List[Transformation[_]]={beforeTranslation()
    。。。
    //转换为relnode并放到一个map中
    val relNodes = modifyOperations.map(translateToRel)//优化逻辑计划
    val optimizedRelNodes =optimize(relNodes)//生成execGraph：执行图
    val execGraph =translateToExecNodeGraph(optimizedRelNodes, isCompiled =false)//生成transformations DAG
    val transformations =translateToPlan(execGraph)afterTranslation()
    transformations
  }

Calcite 的核心所在，优化器进行优化的地方，如过滤条件的下压（push down），在进行 join 操作前，先进行 filter 操作，这样的话就不需要在 join 时进行全量 join，减少参与 join 的数据量等。

5. 生成ExecutionPlan并执行

最终的执行计划转为Graph图，下面的流程与真正的java代码流程就一致了。

在

TableEnvironmentImpl.executeInternal

中具体看

executeInternal

方法

TableEnvironmentImpl.executeInternal(...TableResultInternal result =executeInternal(transformations, sinkIdentifierNames);...)privateTableResultInternalexecuteInternal(List<Transformation<?>> transformations,List<String> sinkIdentifierNames){
         。。。
         //Translates the given transformations to a Pipeline.//将transformations转换为pipelinePipeline pipeline =
                execEnv.createPipeline(
                        transformations, tableConfig.getConfiguration(), defaultJobName);try{// 执行pipeline//pipeline 其实就是StreamGraphJobClient jobClient = execEnv.executeAsync(pipeline);
         。。。
            }
         。。。
         //执行后返回结果returnTableResult。。。

    }

通过生成的Transformation对象调用

 execEnv.createPipeline

，生成

pipeline

，

pipeline

其实就

StreamGraph

便可以调用

execEnv.executeAsync

执行任务了。

二. 源码分析小结

上述描述了flink sql在内部执行过程进行的一些操作：
在这里插入图片描述

这里我们从执行sql

tEnv.executeSql(stmt)

、

statementSet.addInsertSql(sql);

（parse、validate阶段）生成

statementSet

，然后执行

statementSet.execute()

（optimize、Execute阶段）触发任务执行。

parse、validate阶段

通过执行以下代码触发

StatementSet statementSet =SqlParser.parseSql(job, jarUrlList, tableEnv);

statementSet.addInsertSql(sql);
tEnv.executeSql(stmt)

通过调用

tEnv.executeSql(stmt)

、

statementSet.addInsertSql(sql);

进行每个sql的解析，校验，具体：

Sql语句解析成语法树阶段（SQL - > SqlNode）

SqlNode 验证（SqlNode – >Operation）,其中Operation中包含着RelNode的convert实例，为转换逻辑计划做提前准备

optimize、Execute阶段

接着执行如下代码

//sqlnode->relnode->优化->pipeline(StreamGraph)-> 执行并返回结果TableResult execute = statementSet.execute();//调用链：
    tableEnvironment.executeInternal(operations);TableEnvironmentImpl.translate
            PlannerBase.translate->translateToRel

经历如下几个过程：

sqlnode->relnode->优化->pipeline(StreamGraph)-> 执行并返回结果

这里我们主要看

executeInternal

的逻辑

publicTableResultInternalexecuteInternal(List<ModifyOperation> operations){List<ModifyOperation> mapOperations =newArrayList<>();for(ModifyOperation modify : operations){//1.先执行CTAS sql语句, 并放到mapOperations中进行translate操作// execute CREATE TABLE first for CTAS statementsif(modify instanceofCreateTableASOperation){CreateTableASOperation ctasOperation =(CreateTableASOperation) modify;executeInternal(ctasOperation.getCreateTableOperation());
                mapOperations.add(ctasOperation.toSinkModifyOperation(catalogManager));}else{//2. 将其他非CTAS sqlnode放到mapOperations，进行translate操作
                mapOperations.add(modify);}}//translate主要的逻辑是：将所有的sqlNodes转换为relNodes，为初始的逻辑计划，然后优化逻辑计划，//接着翻译 ExecNodeGraph 为 Transformation DAG.List<Transformation<?>> transformations =translate(mapOperations);List<String> sinkIdentifierNames =extractSinkIdentifierNames(mapOperations);//  transformations转换为pipeline，最终执行pipeline即StreamGraph，然后返回结果TableResultInternal result =executeInternal(transformations, sinkIdentifierNames);if(tableConfig.get(TABLE_DML_SYNC)){try{
                result.await();}catch(InterruptedException|ExecutionException e){
                result.getJobClient().ifPresent(JobClient::cancel);thrownewTableException("Fail to wait execution finish.", e);}}return result;}

标签： flink sql 大数据

本文转载自: https://blog.csdn.net/hiliang521/article/details/134861469
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【源码解析】flink sql执行源码概述：flink sql执行过程中有哪些阶段，这些阶段的源码大概位置在哪里

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一. sql执行流程源码分析

1. Sql语句解析成语法树阶段（SQL - > SqlNode）

2. SqlNode 验证（SqlNode – >Operation）

3. 语义分析（Operation - > RelNode）

4. 优化阶段（RelNode - > optimize - >Transformation ）

5. 生成ExecutionPlan并执行

二. 源码分析小结

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