背景
本文主要介绍了Spark SQL里目前的CLI实现，代码之后肯定会有不少变动，所以我关注的是比较核心的逻辑。主要是对比了Hive CLI的实现方式，比较Spark SQL在哪块地方做了修改，哪些地方与Hive CLI是保持一致的。可以先看下总结一节里的内容。
Spark SQL的hive-thriftserver项目里是其CLI实现代码，下面先说明Hive CLI的主要实现类和关系，再说明Spark SQL CLI的做法。
Hive CLI
核心启动类是org.apache.hive.service.server.HiveServer2，启动方式：
try {
ServerOptionsProcessor oproc = new ServerOptionsProcessor("hiveserver2");
if (!oproc.process(args)) {
LOG.fatal("Error starting HiveServer2 with given arguments");
System.exit(-1);
}
HiveConf hiveConf = new HiveConf();
HiveServer2 server = new HiveServer2();
server.init(hiveConf);
server.start();
} catch (Throwable t) {
LOG.fatal("Error starting HiveServer2", t);
System.exit(-1);
}
HiveServer2继承CompositeService类，CompositeService类内部维护一个serviceList，能够加入、删除、启动、停止不同的服务。HiveServer2在init(hiveConf)的时候，会加入CLIService和ThriftCLIService两个Service。根据传输模式，如果是http或https的话，就使用ThriftHttpCLIService，否则使用ThriftBinaryCLIService。无论是哪个ThriftCLIService，都传入了CLIService的引用，thrift只是一个封装。
加入了这些服务后，把服务都启动起来。
CLIService也继承自CompositeService，CLIService 在init的时候会加入SessionManager服务，并且根据hiveConf，从 hadoop shims里得到UGI里的serverUsername。
SessionManager管理hive连接的开启、关闭等管理功能，已有的连接会维护在一个HashMap里，value为HiveSession类，里面大致是用户名、密码、hive配置等info。
所以CLIService里几乎所有的事情都是委托给SessionManager做的。
SessionManager内主要是OperationManager这个服务，是最重要的和执行逻辑有关的类，下面会具体说。
另外，关于ThriftCLIService，有两个实现子类，子类只复写了run()方法，设置thrift server相关的网络连接，其他对CLIService的调用逻辑都在父类ThriftCLIService本身里面。
实际上，ThriftCLIService里很多事情也是委托给CLIService做的。
那么上面大致是Hive CLI、Thrift server启动的流程，以及几个主要类的相互关系。
Spark SQL CLI
根据上面Hive CLI的逻辑，看看Spark SQL的CLI是怎么做的。
Spark里的HiveThriftServer2(这个类名看起来有点奇怪)继承了Hive的HiveServer2，并且复写了init方法，其初始化的时候加入的是SparkSQLCLIService和ThriftBinaryCLIService两个服务。前者继承了Hive的CLIService，有一些不同的逻辑；后者直接使用的是Hive的类，但传入的是SparkSQLCLIService的引用。
SparkSQLCLIService内部，类似Hive的CLIService，有一个SparkSQLSessionManager，继承自Hive的SessionManager。也有得到serverUsername的逻辑，代码和CLIService是一样的。
SparkSQLSessionManager复写了init这个方法，里面有Spark自己的SparkSQLOperationManager服务，继承自Hive的OperationManager类。
可能上面这几个类有点看晕了，本质上都是一些封装而已，没什么大的区别。真正重要的是SparkSQLOperationManager这个类里面，定义了如何使用Spark SQL来处理query操作。
SparkSQLOperationManager关键逻辑
Hive的CLI Operation父类有如下的子类继承体系，代表hive cli会处理的不同操作类型：
上半部分ExecuteStatementOperation子类体系是实际和查询相关的操作，下半部分是一些元数据读取操作。SparkSQLOperationManager实际改写的就是ExecuteStatementOperation子类的执行逻辑，而元数据相关的操作还是沿用hive本来的处理逻辑。
原本hive的ExecuteStatementOperation处理逻辑是这样的：
public static ExecuteStatementOperation newExecuteStatementOperation(
HiveSession parentSession, String statement, Map<String, String> confOverlay, boolean runAsync) {
String[] tokens = statement.trim().split("\\s+");
String command = tokens[0].toLowerCase();
if ("set".equals(command)) {
return new SetOperation(parentSession, statement, confOverlay);
} else if ("dfs".equals(command)) {
return new DfsOperation(parentSession, statement, confOverlay);
} else if ("add".equals(command)) {
return new AddResourceOperation(parentSession, statement, confOverlay);
} else if ("delete".equals(command)) {
return new DeleteResourceOperation(parentSession, statement, confOverlay);
} else {
return new SQLOperation(parentSession, statement, confOverlay, runAsync);
}
}
ExecuteStatementOperation也分两部分，HiveCommandOperation和SQLOperation。
不同的ExecuteStatementOperation子类最终由对应的CommandProcessor子类来完成操作请求。
那Spark是如何改写ExecuteStatementOperation的执行逻辑的呢？
最核心的逻辑如下：
def run(): Unit = {
logInfo(s"Running query '$statement'")
setState(OperationState.RUNNING)
try {
result = hiveContext.sql(statement)
logDebug(result.queryExecution.toString())
val groupId = round(random * 1000000).toString
hiveContext.sparkContext.setJobGroup(groupId, statement)
iter = result.queryExecution.toRdd.toLocalIterator
dataTypes = result.queryExecution.analyzed.output.map(_.dataType).toArray
setHasResultSet(true)
} catch {
// Actually do need to catch Throwable as some failures don't inherit from Exception and
// HiveServer will silently swallow them.
case e: Throwable =>
logError("Error executing query:",e)
throw new HiveSQLException(e.toString)
}
setState(OperationState.FINISHED)
}
statement是一个String，即query本身，调用HiveContext的sql()方法，返回的是一个SchemaRDD。HiveContext的这段逻辑如下：
override def sql(sqlText: String): SchemaRDD = {
// TODO: Create a framework for registering parsers instead of just hardcoding if statements.
if (dialect == "sql") {
super.sql(sqlText)
} else if (dialect == "hiveql") {
new SchemaRDD(this, HiveQl.parseSql(sqlText))
} else {
sys.error(s"Unsupported SQL dialect: $dialect. Try 'sql' or 'hiveql'")
}
}
调完sql()后返回的是一个带被解析过了的基础逻辑计划的SchemaRDD。后续，
logDebug(result.queryExecution.toString())
这一步触发了逻辑执行计划的进一步分析、优化和变成物理执行计划的几个过程。之后，
result.queryExecution.toRdd
toRdd这步是触发计算并返回结果。这几个逻辑在之前Spark SQL源码分析的文章里都提到过。
除了上面这部分，还有一些schema转化、数据类型转化的逻辑，是因为Catalyst这边，有自己的数据行表示方法，也有自己的dataType，而且schema这块呢，在生成SchemaRDD的时候也转化过一次。所以在返回执行结果的时候，需要有转换回Hive的TableSchema、FieldSchema的逻辑。
以上说明了Spark SQL是如何把query的执行转换到Spark SQL里的。
总结
基本上Spark SQL在CLI这块的实现很靠近Hive Service项目里的CLI模块，主要类继承体系、执行逻辑差不多都一样。Spark SQL修改的关键逻辑在CLIService内的SessionManager内的OperationManager里，将非元数据查询操作的query丢给了Spark SQL的Hive工程里的HiveContext.sql()来完成，通过返回的SchemaRDD，来进一步得到结果数据、得到中间执行计划的Schema信息。
全文完 :)