SparkSQL 是如何将SQL语句转化为Spark任务的呢？

详细过程如下图

通过拉去 github 的 Spark 源码，查看 SparkSQL 模块的 readme.txt 文件可以看出，SparkSQL 包含4个方面的内容

SparkSQL源码主要包含4大模块

• Catalyst (sql/catalyst)：sql词法语法解析、绑定、逻辑执行计划优化
• Execution (sql/core)：查询规划器/执行引擎，用于将Catalyst的逻辑查询计划转换为Spark RDD、SQL执行
• Hive Support (sql/hive)：负责对hive数据的处理逻辑，包括允许用户使用HiveQL子集编写查询和使用HiveSerdes从HiveMetastore访问数据的扩展。还有一些包装器允许用户运行包含配置单元UDF、UDAFs和UDTFs的查询。
• HiveServer and CLI support (sql/hive-thriftserver)：提供client和JDBC/ODBC接口，包括对SQL CLI（bin/spark SQL）和HiveServer2（用于JDBC/ODBC）兼容服务器的支持。

什么是Catalyst ？
Catalyst 负责解析 SQL, 生成执行计划，具体过程包括：

1. 解析SQL，生成抽象语法树（AST）
2. 在 AST 中加入元数据信息，生成逻辑执行计划
3. 对已经加入元数据的 AST, 输入优化器, 进行规则优化(RBO) ，生成优化后的逻辑执行计划。

哪些阶段属于Catalyst ？

Catalyst 作用是什么？
首先，RDD大致运行步骤：先将 RDD 解析为由 Stage 组成的 DAG，后将 Stage 转为 Task 直接运行。任务会按照代码所示运行，依赖开发者的优化，开发者会在很大程度上影响运行效率。

与 RDD 不同，SparkSQL 可以获知数据的 Schema 来进行优化，SparkSQL 的 DSL 和 SQL 并不是直接生成计划交给集群执行，而是经过了一个叫做 Catalyst 的优化器，这个优化器能够自动帮助开发者优化代码。SparkSQL 中正是由于 Catalyst 优化器存在，使得无论基于SQL还是DSL分析数据，性能都是一样的，并且底层做了很多优化。