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一、SparkSQL运行流程与Catalyst优化器
（1）RDD运行流程
（2）SparkSQL自动优化
RDD的运行会完全安装开发者的代码执行，如果开发者水平有限，RDD的执行效率也会受到影响。而SparkSQL会对写完的代码，执行“ 自动优化 ”，以提高代码运行效率，比米娜开发者水平影响到代码执行效率。
为什么Spark SQL可以自动优化，而RDD不可以？因为RDD内含数据类型不限格式和结构，而Data Frame 100%是二维表结构，可以针对性的进行优化。Spark SQL的自动优化，依赖于Catalyst优化器。
（3）SparkSQL架构
为了解决过多依赖Hive 的问题，SparkSQL使用了一个新的SQL优化器替代 Hive 中的优化器，这个优化器就是Catalyst，整个SparkSQL的架构大致如下：
1.API层简单的说就是Spark 会通过一些API接受SQL语句.
2.收到SQL语句以后,将其交给Catalyst,Catalyst负责解析SQL,生成执行计划等
3.Catalyst的输出应该是RDD的执行计划.
4.最终交由集群运行.
（3）Catalyst优化器流程
Step 1：解析SQL，并且生成AST（抽象语法树，从下往上读）
Step2：在AST中加入元数据信息，做这一步主要是为了一些优化，如下图
Step3：对已经加入元数据的AST，输入优化器，继续优化，从两种常见的优化开始。
①断言下推（Predicate Pushdown）：将filter这种可以减少数据集的操作下推，放在Scan的位置，这样就可以减少操作时候的数据量。
如下图：正常流程是先Join，然后做WHERE，断言下推后，会先过滤age，然后再Join，减少Join的数据量提高性能。
②列值裁剪（Column Pruning）：在断言下推后执行裁剪。
如下图：由于people表之上的操作只用到了id列，所有可以把其他列裁剪掉，这样就可以减少处理的数据量，从而优化处理速度。
还有其余许多优化点，大概一共有一两百种，随着Spark SQL发展也会越来越多，想要了解更多可以查阅Spark源码：org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.Optimizer
Step4：经过上述流程后，产生的AST其实最终还没有办法直接运行，这个AST叫做逻辑计划，结束后，需要生成物理计划，从而生成RDD来运行。
在生成“ 物理计划 ”的时候，会经过“ 成本模型 ”对整棵树再次执行优化，选择一个更好的计划，在生成“ 物理计划 ”以后，因为考虑到性能，所有会使用代码生成，在机器中运行。可以使用queryExecution 方法查看逻辑执行计划，使用explain方法查看物理执行计划。
（4）Catalyst优化器总结
catalyst的各种优化细节非常多，大方面的优化点有2个：
①谓词下推(Predicate Pushdown)\断言下推：将逻辑判断提前到前面，以减少shuffle阶段的数据量。简述，行过滤，提前执行where。
②列值裁剪(Column Pruning)：将加载的列进行裁剪，尽量减少被处理数据的宽度。简述，列过滤，提前规划select的字段数量。
（5）Spark SQL执行流程
1.提交SparkSQL代码
2.catalyst优化
a.生成原始AST语法数
b.标记AST元数据
c.进行断言下推和列值裁剪以及其它方面的优化作用在AST上
d.将最终AST得到,生成执行计划
e.将执行计划翻译为RDD代码
3. Driver执行环境入口构建(SparkSession)
4.DAG调度器规划逻辑任务
5.TASK调度区分配逻辑任务到具体Executor上工作并监控管理任务
6. Worker干活.