Bucket Table

Bucket Table是一种Spark常见的优化查询的建表方式。创建方式是使用distributed by语法进行创建，会根据spark.sql.shuffle.partitions的值创建若干个bucket。Spark中对于两个大表的join，采用的方式是SortMergeJoin.而如果两个表都是bucket表，而且bucket数量相同(业界有公司针对这块的优化，如果两个bucket表bucket数量是倍数关系也可以进行bucket join)，那么可以跳过sort和shuffle，直接进行join, 会产生较好的性能，通常需要业务方会约定好bucket的数量。

Spark针对bucket表读取的时候，会对每一个bucket分配一个task来读取，因为如果进行bucket join就不能再对这个bucket的数据进行拆分。但是问题来了，我们并不是每次读取bucket表都是为了进行bucket join，比如说有时候我们会对这个bucket进行更新操作。如果只是单纯的对这个bucket表进行一些处理操作，例如就是一个单纯的shuffle操作。而这个bucket表的每个bucket都特别大，例如大于1个G，而在shuffle write阶段要生成3G的数据。那么这时候对每个bucket分配一个task来处理就会非常吃力。

其实Spark SQL中有一个参数spark.sql.sources.bucketing.enabled,默认是true。如果我们将这个参数设置为false，那么spark就会将一个bucket table看做一个普通的table。这意味着什么呢？Spark对于普通表，如果他的单个文件大于一个hdfs  block大小(通常是128M)，而且这个文件又是可拆分的(例如text文本，snappy 压缩格式的parquet文件等等)，那么Spark会按照这个文件拆分，分配多个task来处理。因此，针对我们上面的场景，设置这个参数为false，可以大大的加快map阶段的执行，起到优化的效果。

解析和更改Spark SQL语句

如果你有对一个Spark SQL语句进行解析和更改部分语句的需求。

例如我需求对一条SQL中的表名进行映射修改，或者对其中的UDF(其实在Spark SQL中function和table是很类似的东西)和location信息进行修改。

可能首先想到的就是使用正则进行字符串匹配，去寻找自己需要的字段，但是这种方法十分的不靠谱，因为SQL的语法十分复杂，我们很难完全准确的抓取到自己需要的信息。

所以我们能不能根据抽象语法树去拿到我们想要的字段呢？答案当然是OK的，一条SQL语句进行解析器之后都成为一个抽象语法树，每个TreeNode都有自己的类型，我们可以根据这些类型拿到自己想要的信息，比如table name，function name，location等等信息(table根据TableIdentifier类型节点获得，function根据FunctionIdentifier, location信息从LoadDataCommand或者CreateTableCommand中获取)。如下图所以，一条SQL语句INSERT INTO TRABLE tb SELECT ta.id FROM ta JOIN tb on ta.id=tb.id会被大概转化为下面一个AST.

但是，当我们拿到我们想要的信息，之后如何转换想要的SQL呢？

我第一想法是说，直接修改这个AST，然后将这个AST转化为一条SQL语句。但是AST转SQL很麻烦的事情，需要你自己精通SQL语法，然后写一套 Plan转String的规则。这听起来就很麻烦。好在经过一番探索:

• Spark使用antlr v4进行sql解析

• 每个SQL最开始解析为一个原始的AST(parsedPlan，未经过analyze/optimize)

• 这个SQL也对应一个ParserRuleContext(package org.antlr.v4.runtime)

ParserRuleContext其实也是一棵树，类似于AST，但是它的每个叶子节点会对应一段text,也就是说对应一部分原始的SQL语句(table对应TableIdentifierContext，function对应QualifiedNameContext, location对应LocationSpecContext)。

感兴趣的话可以去看这个类的源码:

https://github.com/antlr/antlr4/blob/master/runtime/Java/src/org/antlr/v4/runtime/ParserRuleContext.java。

前面我们提到的语句会被转化为下面的一棵树，我这里是将其转为String打印出来，在每个节点处进行换行。

有了这样的两棵树AST和ParserRuleContext，我们就可以根据第一棵树，拿到我们想要的信息，然后再在第二棵树上面找到其对应的偏移量。然后对对应部分进行替换，之后再把第二棵树的碎片对应的文本拼接起来就好了。

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