传统关系型数据库中 ，最基本的sql查询语句由projecttion (field a,field b,field c) , datasource (table A) 和 fieter (field a >10) 三部分组成。 分别对应了sql查询过程中的result , datasource和operation ,也就是按照result ——> datasource ——> operation 的顺序来描述，如下图所示：
但是sql实际执行过程是按照operation——> datasource——>result 的顺序来执行的这与sql语法正好相反，具体的执行过程如下：
1 . 语法和词法解析：对写入的sql语句进行词法和语法解析（parse），分辨出sql语句在哪些是关键词（如select ,from 和where）,哪些是表达式，哪些是projection ，哪些是datasource等，判断SQL语法是否规范，并形成逻辑计划。
2 .绑定：将SQL语句和数据库的数据字典（列，表，视图等）进行绑定（bind）,如果相关的projection和datasource等都在的话，则表示这个SQL语句是可以执行的。
3 .优化（optimize）：一般的数据库会提供几个执行计划，这些计划一般都有运行统计数据，数据库会在这些计划中选择一个最优计划。
4 .执行（execute）：执行前面的步骤获取最有执行计划，返回查询的数据集。
SparkSQL的运行架构：
Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库采用了类似的方法，sparksql先会将SQL语句进行解析（parse）形成一个Tree,然后使用Rule对Tree进行绑定，优化等处理过程，通过模式匹配对不同类型的节点采用不同操作。而sparksql的查询优化器是catalyst，它负责处理查询语句的解析，绑定，优化和生成物理执行计划等过程，catalyst是sparksql最核心部分。
Spark SQL由core，catalyst，hive和hive-thriftserver4个部分组成。
- core: 负责处理数据的输入/输出，从不同的数据源获取数据（如RDD,Parquet文件和JSON文件等），然后将结果查询结果输出成Data Frame。
- catalyst: 负责处理查询语句的整个处理过程，包括解析，绑定，优化，生成物理计划等。
- hive: 负责对hive数据的处理。
- hive-thriftserver：提供client和JDBC/ODBC等接口。
运行原理原理分析：
1.使用SesstionCatalog保存元数据
在解析sql语句前需要初始化sqlcontext,它定义sparksql上下文，在输入sql语句前会加载SesstionCatalog，初始化sqlcontext时会把元数据保存在SesstionCatalog中，包括库名，表名，字段，字段类型等。这些数据将在解析未绑定的逻辑计划上使用。
2.使用Antlr生成未绑定的逻辑计划
Spark2.0版本起使用Antlr进行词法和语法解析，Antlr会构建一个按照关键字生成的语法树，也就是生成的未绑定的逻辑计划。
3.使用Analyzer绑定逻辑计划
在这个阶段Analyzer 使用Analysis Rules,结合SessionCatalog元数据，对未绑定的逻辑计划进行解析，生成已绑定的逻辑计划。
4.使用Optimizer优化逻辑计划
Opetimize（优化器）的实现和处理方式同Analyzer类似，在该类中定义一系列Rule,利用这些Rule对逻辑计划和Expression进行迭代处理，达到树的节点的合并和优化。
5.使用SparkPlanner生成可执行计划的物理计划
SparkPlanner使用Planning Strategies对优化的逻辑计划进行转化，生成可执行的物理计划。
6.使用QueryExecution执行物理计划