上周Spark1.2刚公布，周末在家没事，把这个特性给了解一下，顺便分析下源代码，看一看这个特性是怎样设计及实现的。

    /** Spark SQL源代码分析系列文章*/

  （Ps: External DataSource使用篇地址：Spark SQL之External DataSource外部数据源（一）演示样例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077）

一、Sources包核心

    Spark SQL在Spark1.2中提供了External DataSource API。开发人员能够依据接口来实现自己的外部数据源，如avro, csv, json, parquet等等。

    在Spark SQL源代码的org/spark/sql/sources文件夹下，我们会看到关于External DataSource的相关代码。

这里特别介绍几个:

    1、DDLParser 

    专门负责解析外部数据源SQL的SqlParser。解析create temporary table xxx using options (key ‘value‘, key ‘value‘) 创建载入外部数据源表的语句。

 protected lazy val createTable: Parser[LogicalPlan] =
    CREATE ~ TEMPORARY ~ TABLE ~> ident ~ (USING ~> className) ~ (OPTIONS ~> options) ^^ {
      case tableName ~ provider ~ opts =>
        CreateTableUsing(tableName, provider, opts)
    }

    2、CreateTableUsing

   一个RunnableCommand。通过反射从外部数据源lib中实例化Relation。然后注冊到为temp table。

private[sql] case class CreateTableUsing(
    tableName: String,
    provider: String,  // org.apache.spark.sql.json 
    options: Map[String, String]) extends RunnableCommand {

  def run(sqlContext: SQLContext) = {
    val loader = Utils.getContextOrSparkClassLoader
    val clazz: Class[_] = try loader.loadClass(provider) catch { //do reflection
      case cnf: java.lang.ClassNotFoundException =>
        try loader.loadClass(provider + ".DefaultSource") catch {
          case cnf: java.lang.ClassNotFoundException =>
            sys.error(s"Failed to load class for data source: $provider")
        }
    }
    val dataSource = clazz.newInstance().asInstanceOf[org.apache.spark.sql.sources.RelationProvider] //json包DefaultDataSource
    val relation = dataSource.createRelation(sqlContext, new CaseInsensitiveMap(options))//创建JsonRelation

    sqlContext.baseRelationToSchemaRDD(relation).registerTempTable(tableName)//注冊
    Seq.empty
  }
}

    2、DataSourcesStrategy

    在 Strategy 一文中。我已讲过Streategy的作用，用来Plan生成物理计划的。

这里提供了一种专门为了解析外部数据源的策略。

    最后会依据不同的BaseRelation生产不同的PhysicalRDD。

不同的BaseRelation的scan策略下文会介绍。

private[sql] object DataSourceStrategy extends Strategy {
  def apply(plan: LogicalPlan): Seq[SparkPlan] = plan match {
    case PhysicalOperation(projectList, filters, l @ LogicalRelation(t: CatalystScan)) =>
      pruneFilterProjectRaw(
        l,
        projectList,
        filters,
        (a, f) => t.buildScan(a, f)) :: Nil
    ......
    case l @ LogicalRelation(t: TableScan) =>
      execution.PhysicalRDD(l.output, t.buildScan()) :: Nil

    case _ => Nil
  }

    该文件定义了一系列可扩展的外部数据源接口，对于想要接入的外部数据源，我们仅仅需实现该接口就可以。

里面比較重要的trait RelationProvider 和 BaseRelation，下文会具体介绍。

    4、filters.scala

    该Filter定义了怎样在载入外部数据源的时候，就进行过滤。注意哦，是载入外部数据源到Table里的时候，而不是Spark里进行filter。

这个有点像hbase的coprocessor，查询过滤在Server上就做了，不在Client端做过滤。

   5、LogicalRelation

   封装了baseRelation，继承了catalyst的LeafNode,实现MultiInstanceRelation。

二、External DataSource注冊流程

三、External DataSource解析流程

四、External Datasource Interfaces

abstract class BaseRelation {
  def sqlContext: SQLContext
  def schema: StructType

abstract class PrunedFilteredScan extends BaseRelation {
  def buildScan(requiredColumns: Array[String], filters: Array[Filter]): RDD[Row]
}

trait RelationProvider {
  /**
   * Returns a new base relation with the given parameters.
   * Note: the parameters‘ keywords are case insensitive and this insensitivity is enforced
   * by the Map that is passed to the function.
   */
  def createRelation(sqlContext: SQLContext, parameters: Map[String, String]): BaseRelation
}

private[sql] case class JSONRelation(fileName: String, samplingRatio: Double)(
    @transient val sqlContext: SQLContext)
  extends TableScan {

  private def baseRDD = sqlContext.sparkContext.textFile(fileName) //读取json file

  override val schema =
    JsonRDD.inferSchema(  // jsonRDD的inferSchema方法。能自己主动识别json的schema。和类型type。
      baseRDD,
      samplingRatio,
      sqlContext.columnNameOfCorruptRecord)

  override def buildScan() =
    JsonRDD.jsonStringToRow(baseRDD, schema, sqlContext.columnNameOfCorruptRecord) //这里还是JsonRDD，调用jsonStringToRow查询返回Row
}

private[sql] class DefaultSource extends RelationProvider {
  /** Returns a new base relation with the given parameters. */
  override def createRelation(
      sqlContext: SQLContext,
      parameters: Map[String, String]): BaseRelation = {
    val fileName = parameters.getOrElse("path", sys.error("Option ‘path‘ not specified"))
    val samplingRatio = parameters.get("samplingRatio").map(_.toDouble).getOrElse(1.0)

    JSONRelation(fileName, samplingRatio)(sqlContext)
  }
}