Spark SQL Catalyst源码分析之UDF

 /** Spark SQL源码分析系列文章*/ 

在SQL的世界里,除了官方提供的常用的处理函数之外,一般都会提供可扩展的对外自定义函数接口,这已经成为一种事实的标准。

  在前面Spark SQL源码分析之核心流程一文中,已经介绍了Spark SQL Catalyst Analyzer的作用,其中包含了ResolveFunctions这个解析函数的功能。但是随着Spark1.1版本的发布,Spark SQL的代码有很多新完善和新功能了,和我先前基于1.0的源码分析多少有些不同,比如支持UDF:

  spark1.0及以前的实现:

  protected[sql] lazy val catalog: Catalog = new SimpleCatalog
  @transient
  protected[sql] lazy val analyzer: Analyzer =
    new Analyzer(catalog, EmptyFunctionRegistry, caseSensitive = true) //EmptyFunctionRegistry空实现
  @transient
  protected[sql] val optimizer = Optimizer

  Spark1.1及以后的实现:

  protected[sql] lazy val functionRegistry: FunctionRegistry = new SimpleFunctionRegistry //SimpleFunctionRegistry实现,支持简单的UDF

  @transient
  protected[sql] lazy val analyzer: Analyzer =
    new Analyzer(catalog, functionRegistry, caseSensitive = true)

一、引子:

  对于SQL语句中的函数,会经过SqlParser的的解析成UnresolvedFunction。UnresolvedFunction最后会被Analyzer解析。

 SqlParser:

 除了非官方定义的函数外,还可以定义自定义函数,sql parser会进行解析。

  ident ~ "(" ~ repsep(expression, ",") <~ ")" ^^ {
      case udfName ~ _ ~ exprs => UnresolvedFunction(udfName, exprs)
  将SqlParser传入的udfName和exprs封装成一个class class UnresolvedFunction继承自Expression。

  只是这个Expression的dataType等一系列属性和eval计算方法均无法访问,强制访问会抛出异常,因为它没有被Resolved,只是一个载体。

case class UnresolvedFunction(name: String, children: Seq[Expression]) extends Expression {
  override def dataType = throw new UnresolvedException(this, "dataType")
  override def foldable = throw new UnresolvedException(this, "foldable")
  override def nullable = throw new UnresolvedException(this, "nullable")
  override lazy val resolved = false

  // Unresolved functions are transient at compile time and don't get evaluated during execution.
  override def eval(input: Row = null): EvaluatedType =
    throw new TreeNodeException(this, s"No function to evaluate expression. type: ${this.nodeName}")

  override def toString = s"'$name(${children.mkString(",")})"
}<strong></strong>

Analyzer:

  Analyzer初始化的时候会需要Catalog,database和table的元数据关系,以及FunctionRegistry来维护UDF名称和UDF实现的元数据,这里使用SimpleFunctionRegistry

  /**
   * Replaces [[UnresolvedFunction]]s with concrete [[catalyst.expressions.Expression Expressions]].
   */
  object ResolveFunctions extends Rule[LogicalPlan] {
    def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan transform {
      case q: LogicalPlan =>
        q transformExpressions { //对当前LogicalPlan进行transformExpressions操作
          case u @ UnresolvedFunction(name, children) if u.childrenResolved => //如果遍历到了UnresolvedFunction
            registry.lookupFunction(name, children) //从UDF元数据表里查找udf函数
        }
    }
  }

二、UDF注册

2.1 UDFRegistration

 

  registerFunction("len", (x:String)=>x.length)

  registerFunction是UDFRegistration下的方法,SQLContext现在实现了UDFRegistration这个trait,只要导入SQLContext,即可以使用udf功能。

  UDFRegistration核心方法registerFunction:

  registerFunction方法签名def registerFunction[T: TypeTag](name: String, func: Function1[_, T]): Unit

  接受一个udfName 和 一个FunctionN,可以是Function1 到Function22。即这个udf的参数只支持1-22个。(scala的痛啊)

  内部builder通过ScalaUdf来构造一个Expression,这里ScalaUdf继承自Expression(可以简单的理解目前的SimpleUDF即是一个Catalyst的一个Expression),传入scala的function作为UDF的实现,并且用反射检查字段类型是否是Catalyst允许的,见ScalaReflection.

    def registerFunction[T: TypeTag](name: String, func: Function1[_, T]): Unit = {
    def builder(e: Seq[Expression]) = ScalaUdf(func, ScalaReflection.schemaFor(typeTag[T]).dataType, e)//构造Expression
    functionRegistry.registerFunction(name, builder)//向SQLContext的functionRegistry(维护了一个hashMap来管理udf映射)注册
  }
2.2 注册Function:

注意:这里FunctionBuilder是一个type FunctionBuilder = Seq[Expression] => Expression

class SimpleFunctionRegistry extends FunctionRegistry {
  val functionBuilders = new mutable.HashMap[String, FunctionBuilder]() //udf映射关系维护[udfName,Expression]

  def registerFunction(name: String, builder: FunctionBuilder) = { //put expression进Map
    functionBuilders.put(name, builder)
  }

  override def lookupFunction(name: String, children: Seq[Expression]): Expression = {
    functionBuilders(name)(children) //查找udf,返回Expression
  }
}
至此,我们将一个scala function注册为一个catalyst的一个Expression,这就是spark的simple udf。

三、UDF计算:

UDF既然已经被封装为catalyst树里的一个Expression节点,那么计算的时候也就是计算ScalaUdf的eval方法。

先通过Row和表达式计算function所需要的参数,最后通过反射调用function,来达到计算udf的目的。

 ScalaUdf继承自Expression:

scalaUdf接受一个function, dataType,和一系列表达式。

比较简单,看注释即可:

case class ScalaUdf(function: AnyRef, dataType: DataType, children: Seq[Expression])
  extends Expression {

  type EvaluatedType = Any

  def nullable = true

  override def toString = s"scalaUDF(${children.mkString(",")})"
 override def eval(input: Row): Any = {
    val result = children.size match {
      case 0 => function.asInstanceOf[() => Any]()
      case 1 => function.asInstanceOf[(Any) => Any](children(0).eval(input)) //反射调用function
      case 2 =>
        function.asInstanceOf[(Any, Any) => Any](
          children(0).eval(input), //表达式参数计算
          children(1).eval(input))
      case 3 =>
        function.asInstanceOf[(Any, Any, Any) => Any](
          children(0).eval(input),
          children(1).eval(input),
          children(2).eval(input))
      case 4 =>
     ......
       case 22 => //scala function只支持22个参数,这里枚举了。
        function.asInstanceOf[(Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any, Any) => Any](
          children(0).eval(input),
          children(1).eval(input),
          children(2).eval(input),
          children(3).eval(input),
          children(4).eval(input),
          children(5).eval(input),
          children(6).eval(input),
          children(7).eval(input),
          children(8).eval(input),
          children(9).eval(input),
          children(10).eval(input),
          children(11).eval(input),
          children(12).eval(input),
          children(13).eval(input),
          children(14).eval(input),
          children(15).eval(input),
          children(16).eval(input),
          children(17).eval(input),
          children(18).eval(input),
          children(19).eval(input),
          children(20).eval(input),
          children(21).eval(input))

四、总结

    Spark目前的UDF其实就是scala function。将scala function封装到一个Catalyst Expression当中,在进行sql计算时,使用同样的Eval方法对当前输入Row进行计算。

    编写一个spark udf非常简单,只需给UDF起个函数名,并且传递一个scala function即可。依靠scala函数编程的表现能力,使得编写scala udf比较简单,且相较hive的udf更容易使人理解。

——EOF——

原创文章,转载请注明出自:http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/39395641

郑重声明:本站内容如果来自互联网及其他传播媒体,其版权均属原媒体及文章作者所有。转载目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。