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1.3.1 InsertIntoHiveTable类源码解析

1.3.1.1 背景

读取数据，经过处理后，最终写入 hive表，这里研究下写入原理。抛出如下几个问题？

1、task处理完数据后，如何将数据放到表的location目录下？

2、这类写入表的task，是如何从spark sql 逻辑计划/物理计划 转化成 task启动的？

1.3.1.2 spark sql 逻辑计划/物理计划 如何转化成 task（回答问题2）

driver端 调试日志如下（

定位InsertIntoHiveTable物理执行算子的run方法

）：

run:84, InsertIntoHiveTable (org.apache.spark.sql.hive.execution)
sideEffectResult$lzycompute:108, DataWritingCommandExec (org.apache.spark.sql.execution.command)
sideEffectResult:106, DataWritingCommandExec (org.apache.spark.sql.execution.command)
executeCollect:120, DataWritingCommandExec (org.apache.spark.sql.execution.command)  -- 物理执行计划触发执行
$anonfun$logicalPlan$1:229, Dataset (org.apache.spark.sql)    -----org.apache.spark.sql.Dataset#logicalPlan 
apply:-1, 76482793 (org.apache.spark.sql.Dataset$$Lambda$1656)
$anonfun$withAction$1:3618, Dataset (org.apache.spark.sql)
apply:-1, 277117675 (org.apache.spark.sql.Dataset$$Lambda$1657)
$anonfun$withNewExecutionId$5:100, SQLExecution$ (org.apache.spark.sql.execution)
apply:-1, 1668179857 (org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$$$Lambda$1665)
withSQLConfPropagated:160, SQLExecution$ (org.apache.spark.sql.execution)
$anonfun$withNewExecutionId$1:87, SQLExecution$ (org.apache.spark.sql.execution)
apply:-1, 216687255 (org.apache.spark.sql.execution.SQLExecution$$$Lambda$1658)
withActive:764, SparkSession (org.apache.spark.sql)
withNewExecutionId:64, SQLExecution$ (org.apache.spark.sql.execution)
withAction:3616, Dataset (org.apache.spark.sql)
<init>:229, Dataset (org.apache.spark.sql)
$anonfun$ofRows$2:100, Dataset$ (org.apache.spark.sql)  --- org.apache.spark.sql.Dataset#ofRows
apply:-1, 2116006444 (org.apache.spark.sql.Dataset$$$Lambda$925)
withActive:764, SparkSession (org.apache.spark.sql)
ofRows:97, Dataset$ (org.apache.spark.sql)
$anonfun$sql$1:607, SparkSession (org.apache.spark.sql)
apply:-1, 1700143613 (org.apache.spark.sql.SparkSession$$Lambda$787)
withActive:764, SparkSession (org.apache.spark.sql)
sql:602, SparkSession (org.apache.spark.sql)   -- org.apache.spark.sql.SparkSession#sql  用户编写spark sql语句
main:50, SparkSqlHive$ (org.example.sparksql)
main:-1, SparkSqlHive (org.example.sparksql)

org.apache.spark.sql.Dataset#ofRows

  def ofRows(sparkSession: SparkSession, logicalPlan: LogicalPlan, tracker: QueryPlanningTracker)
    : DataFrame = sparkSession.withActive {
    // logicalPlan 解析了的逻辑计划，qe 已经生成了物理执行计划
    val qe = new QueryExecution(sparkSession, logicalPlan, tracker)
    qe.assertAnalyzed()
    new Dataset[Row](qe, RowEncoder(qe.analyzed.schema))
  }

org.apache.spark.sql.Dataset#logicalPlan

  @transient private[sql] val logicalPlan: LogicalPlan = {
    // For various commands (like DDL) and queries with side effects, we force query execution
    // to happen right away to let these side effects take place eagerly.
    val plan = queryExecution.analyzed match {
      case c: Command =>
        // queryExecution 已经生成完了的物理执行计划
        LocalRelation(c.output, withAction("command", queryExecution)(_.executeCollect()))
      case u @ Union(children) if children.forall(_.isInstanceOf[Command]) =>
        LocalRelation(u.output, withAction("command", queryExecution)(_.executeCollect()))
      case _ =>
        queryExecution.analyzed
    }
    if (sparkSession.sessionState.conf.getConf(SQLConf.FAIL_AMBIGUOUS_SELF_JOIN_ENABLED)) {
      plan.setTagValue(Dataset.DATASET_ID_TAG, id)
    }
    plan
  }

总结如下:

一段sql语句–》物理执行计划-》最底层算子提交 job(物理计划被执行) ->内部提交task-》被调度执行，

其中物理执行计划示例如下：

InsertIntoHiveTable 就是最底层的算子，该算子实现中会提交job

物理计划被执行触发点如下：

整体流程示意图如下：

物理执行计划中，InsertIntoHiveTable算子的run方法执行示意图如下：

注意

该流程是在driver端执行

，直到提交job

结合具体日志流程如下：

（1） 创建相关临时目录，提交task调度执行

（2）task执行，写入数据到.hive-staging_hive_*/-ext-10000目录（

回答问题1

）

（3）将.hive-staging_hive*/-ext-10000目录的文件 写入 表location 目录, 更新元数据（

回答问题1

）

1.3.1.3 task如何commit数据（详细回答问题1）

参考：https://www.jianshu.com/p/01ab5f0f22df

总结如下：

1. 对于spark的InsertIntoHiveTable，结果rdd的每个partition的数据都有相应的task负责数据写入，而每个task都会在目标hive表的location目录下的.hive-staging_hive*/-ext-10000目录中创建相应的临时的staging目录，当前task的所有数据都会先写入到这个staging目录中；

2. 当单个task写入完成后，会调用FileOutputCommitter.commitTask把task的staging目录下的数据文件都move到.hive-staging_hive*/-ext-10000下面，
   
   这个过程就是单个task的commit
   

3. 当一个spark job的所有task都执行完成并commit成功后，spark会调用FileOutputCommitter.commitJob把
   
   临时的staging目录都删除掉，并创建_SUCCESS标记文件
   

4. 当spark成功将数据都写入到staging_hive*/-ext-10000中 （
   
   也就是commitJob成功后
   
   ），spark会调用
   
   hive的相应API把数据文件都move到目标hive表的location目录
   
   下，并
   
   更新hive meta data
   
   以enable新的hive partition