Spark DataFrame、Dataset 和 SQL 解析原理深入解析（万字长文多张原理图）
目录
1. Spark SQL 概述
1.1 Spark 整体架构概览
1.2 DataFrame 与 Dataset 简介
2. RDD 与 Spark 的分布式架构基础
2.1 弹性分布式数据集（RDD）
2.2 Spark 的分布式执行模型
3. SQL 解析流程与 Catalyst 优化器
3.1 SQL 解析流程概述
3.2 解析阶段与抽象语法树（AST）
3.3 分析阶段：从 AST 到逻辑计划
3.4 Catalyst 优化器：规则驱动的逻辑优化
4. 物理计划生成与 Tungsten 执行引擎
4.1 物理规划与 SparkPlan
4.2 Tungsten 执行引擎与全阶段代码生成
5. DataFrame 与 Dataset 的内部实现及交互原理
5.1 DataFrame 与 Dataset 的设计理念
5.2 Encoder 机制与数据序列化
5.3 执行流程
6. 底层组件交互原理与类图详解
6.1 核心类关系
6.2 交互流程
7. 源码解析与关键模块剖析
7.1 Parser 模块
7.2 Analyzer 模块
7.3 Catalyst 优化器
8. 分布式执行与任务调度
8.1 Task 划分
8.2 Driver 与 Executor 交互
8.3 容错机制
9. 案例分析：复杂 SQL 查询
9.1 示例查询
9.2 执行流程
10. 高级优化与扩展
10.1 自定义规则
10.2 自适应查询执行（AQE）
1. Spark SQL 概述
1.1 Spark 整体架构概览
Spark 是一个分布式计算框架，其架构设计旨在实现高效的并行处理和容错能力。整体架构可以分为以下几个核心模块：
- 核心计算引擎（Core Engine）：核心计算引擎负责任务调度、内存管理以及容错机制。它通过 Driver 和 Executor 的协作完成分布式计算，其中 Driver 负责作业的协调和调度，Executor 负责具体任务的执行。相关源码可以参考
org.apache.spark.SparkContext类，它是 Spark 核心计算引擎的入口类。