Presto中SQL运行过程

1. Coordinator接到SQL后，通过SQL语法解析器把SQL语法解析变成一个抽象的语法树AST，只是进行语法解析如果有错误此环节暴露
2. 语法符合SQL语法，会经过一个逻辑查询计划器组件，通过connector 查询metadata中schema 列名 列类型等，将之与抽象语法数对应起来，生成一个物理的语法树节点 如果有类型错误会在此步报错
3. 如果通过，会得到一个逻辑的查询计划，将其分发到分布式的逻辑计划器里，进行分布式解析，最后转化为一个个task
4. 在每个task里面，会将位置信息解析出来，交给执行的plan，由plan将task分给worker执行

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Presto提交查询

用户使用Presto Cli提交一个查询语句后，Cli使用HTTP协议与Coordinator通信，Coordinator收到查询请求后调用SqlParser解析SQL语句得到Statement对象，并将Statement封装成一个QueryStarter对象放入线程池中等待执行。

提交查询

SQL编译过程

Presto与Hive一样，使用Antlr编写SQL语法，语法规则定义在Statement.g和StatementBuilder.g两个文件中。 如下图中所示从SQL编译为最终的物理执行计划大概分为5部，最终生成在每个Worker节点上运行的LocalExecutionPlan，这里不详细介绍SQL解析为逻辑执行计划的过程，通过一个SQL语句来理解查询计划生成之后的计算过程。

SQL解析过程

样例SQL：

select c1.rank, count(*) from dim.city c1 join dim.city c2 on c1.id = c2.id where c1.id > 10 group by c1.rank limit 10;

逻辑执行计划

逻辑执行计划

上面的SQL语句生成的逻辑执行计划Plan如上图所示。那么Presto是如何对上面的逻辑执行计划进行拆分以较高的并行度去执行完这个计划呢，我们来看看物理执行计划。

物理执行计划

逻辑执行计划图中的虚线就是Presto对逻辑执行计划的切分点，逻辑计划Plan生成的SubPlan分为四个部分，每一个SubPlan都会提交到一个或者多个Worker节点上执行。

SubPlan有几个重要的属性planDistribution、outputPartitioning、partitionBy属性。

1. PlanDistribution表示一个查询Stage的分发方式，逻辑执行计划图中的4个SubPlan共有3种不同的PlanDistribution方式：Source表示这个SubPlan是数据源，Source类型的任务会按照数据源大小确定分配多少个节点进行执行；Fixed表示这个SubPlan会分配固定的节点数进行执行（Config配置中的query.initial-hash-partitions参数配置，默认是8）；None表示这个SubPlan只分配到一个节点进行执行。在下面的执行计划中，SubPlan1和SubPlan0 PlanDistribution=Source，这两个SubPlan都是提供数据源的节点，SubPlan1所有节点的读取数据都会发向SubPlan0的每一个节点；SubPlan2分配8个节点执行最终的聚合操作；SubPlan3只负责输出最后计算完成的数据。
2. OutputPartitioning属性只有两个值HASH和NONE，表示这个SubPlan的输出是否按照partitionBy的key值对数据进行Shuffle。在下面的执行计划中只有SubPlan0的OutputPartitioning=HASH，所以SubPlan2接收到的数据是按照rank字段Partition后的数据。

物理执行计划