Catalyst揭秘 Day6
Physical plan解析
物理计划是Spark和Sparksql相对比而言的，因为SparkSql是在Spark core上的一个抽象，物理化就是变成RDD，是SparkSql和Spark core之间的衔接点。
Physical Plan也是Catalyst变成Spark作业的最后一个阶段。
生成SparkPlan
从代码，我们可以看到SparkPlan的生成包含了两个步骤，首先会调用SparkPlanner的plan方法，生成SparkPlan，调用prepareForExecution的execute方法，再进行一次加工。
SparkPlanner继承自SparkStrategies，strategies是精髓。
其执行在下面的plan方法，所有的strategies应用在plan上得到的physicalPlan，这个方法返回一个Iterator。
修正SparkPlan
而在prepareForExecution中，我们看到只是定了两个规则，主要是执行计划进行修正。
其中EnsureRequirements主要针对shuffle操作，确保前后的plan分区数兼容。
执行SparkPlan
这些操作都是逻辑级别的，sparkplan最终都是调用execute方法生成RDD。
欲知后事如何，且听下回分解!
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