1.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
2.Apache Calcite 框架原理入门和生产应用

SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例，每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组，可使用union实现。php迷你论坛源码但随列数增加，SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。随机抽签网页源码在Dataset API中，ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。利用此API，可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，免费幽冥传奇源码转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。狩游世界 源码随后，通过map函数处理values列，构建新的行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。

       综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的hp-socket 源码开发原理与内在机制。

Apache Calcite 框架原理入门和生产应用

       Apache Calcite，作为SQL处理的核心框架，为异构数据源的高效查询提供了坚实基础。它以SQL标准支持、优化策略和跨源连接为核心，显著降低了数据引擎的学习门槛。Calcite架构的关键组成部分包括SQL解析器、元数据校验器（Validator）和优化器，采用插件式设计，确保了灵活性和可扩展性。整个处理流程分为解析、校验、优化和执行四个阶段，下面我们逐一探索。

       SQL解析器: 将SQL转化为抽象语法树（AST），SqlNode作为其表示形式。核心组件如下：

SqlInsert: 插入语句，包括目标表（SqlIdentifier）、源（SqlSelect）和列列表（后续计算得出）。

SqlSelect: 选择语句，包括选择列表（SqlNodeList of SqlIdentifier）、FROM子句（SqlJoin）和WHERE子句（SqlBasicCall，利用SqlBinaryOperator进行条件判断）。

       例如：

INSERT INTO sink_table SELECTs.id, s.name, s.age FROM source_tables JOIN dim_table ON s.id = d.id WHERE s.id > 1.

       解析器工作原理如下：

       SQL进行分词，生成AST，映射到SqlNode。

       SqlNode封装AST节点，如SqlInsert、SqlSelect和SqlJoin分别对应不同操作。

       SqlIdentifier: SQL中的基本元素，如表名和字段名，存储为名称列表，支持全限定名。

       SqlBasicCall: 包含函数调用和运算，如AS和CAST，通过operator和operands识别操作符和操作数。

       Calcite借助JavaCC解析主流框架的SQL，结合Freemarker模板引擎生成语法描述文件，实现高效解析。

       Catalog: 存储SQL的元数据和命名空间，结构包括元数据管理、表元数据和类型系统，呈现元数据抽象的不同层次。

       元数据校验器，即SqlValidator，通过CatalogReader访问元数据，核心组件有SqlValidatorNamespace和SqlValidatorScope，确保SQL的元数据正确性。

       SqlValidatorScope：每个SqlNode的校验上下文，通过resolve方法解析表达式并返回对应的SqlValidatorNamespace。Calcite提供SqlValidator接口，SqlValidatorImpl是默认实现，包含scopes映射和namespaces映射。

       Query Optimizer: 优化过程将SqlNode转换为RelNode（SqlToRelConverter），应用RelOptRule进行优化，最终生成执行计划。

SqlNode到RelNode转换: SQL是基于关系代数的领域特定语言。RelNode是Calcite对代数抽象的表示，将逻辑节点优化为适应不同引擎的物理节点，如JdbcJoin和SparkJoin。

RelNode优化: 应用策略如删除未使用的字段、合并投影和子查询转为连接等。

       在实际应用中，扩展性颇具挑战：

       定制SQL语法：扩展Parser处理特定DDL，如Flink的CREATE TABLE和VIEW命令。

       自定义元数据管理：修改Schema和Table接口，满足特定场景的元数据处理需求。

       扩展类型解析：调整RelDataTypeFactory以支持复杂的未内置类型。

       定制优化规则：通过HepProgramBuilder添加特定优化的自定义规则。

       尽管如此，Calcite框架的封装与完善仍非易事，对SQL深入理解是关键。在探索和应用过程中，它在大数据处理领域发挥着核心作用，从数据源连接到性能优化，都值得深入研究和实践。