一、Spark SQL架构分析
Spark SQL架构与传统的查询优化器+执行器类似，只不过Spark SQL基于分布式环境来实现，并采用Spark作为执行引擎。在Spark SQL中catalyst会将SQL翻译成最终的执行计划，并在这个过程中进行查询计划。最终会在Spark内部将执行计划转换为DAG来执行。
因此Catalyst是Spark SQL的调度核心，其执行流程如下：
SqlParser将SQL首先转换为逻辑查询计划，Analyzer对逻辑查询计划进行属性和关系关联的检验，之后Optimizer通过逻辑查询优化将逻辑查询计划转换为优化的逻辑查询计划，QueryPlanner将优化的逻辑查询计划转换为物理计划，prepareExecution调整数据分布，最后将物理查询计划转换为执行计划进行Spark执行计划。
二、Spark SQL优化策略
（1）内存列式存储与内存缓存表
Spark SQL可以通过cacheTable将数据存储转换为列式存储，同时将数据加载到内存缓存，cacheTable相当于分布式集群的内存视图（物化），将数据进行缓存，这样会避免从磁盘读取数据，减少了I/O开销。使用列式存储的优点在于查询时只需读出相应的列即可，而不需要将所有的列都读取出来，占用内存数据缓存，同时减少网络传输和I/O开销，数据按照列式存储，由于数据类型都相同，因此能够利用序列化和压缩减少内存空间的占用。
（2）列式存储压缩
为了减内存和硬盘的空间占用，Spark SQL采用了一些压缩策略对内存列存储数据进行压缩，比如它支持PassThrough、RunLengthEncoding、DictionaryEncoding、BooleanBitSet等多种压缩方式。
（3）逻辑查询优化
Spark SQL在逻辑查询优化时会支持列剪枝，谓词下压，属性合并等逻辑查询优化方法。列剪枝为了减少读取不必要的属性列，减少数据传输和计算开销，在查询优化器进行转换过程的过程中优化列剪枝。
下面看 一下简单的例子：
SELECT class FROM(SELECT ID,Name,Class FROM STUDENT) S WHERE S.ID=1
catalyst将原有的查询通过谓词下压，将选择操作ID=1优先执行，这样过滤掉大部分数据，通过属性合并将最后的投影只做一次，保存Class属性列。
（4）Join优化
Spark SQL中对join进行了优化，支持多种连接算法，如BroadcastHashJoin、BroadcastNestedLoopJoin、HashJoin、LeftSemiJoin等。
以BroadcastHashJoin为例，它会将小表转换为广播变量进行广播，这样避免Shuffle开销，最后在分区内做Hash连接。这里的思想和Hive中的Map Side Join的思想类似，当然 也可以利用该思想解决部分数据倾斜。
