SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时，SparkSQL存在易用性较差的问题，导致难满足日常的业务开发需求。本文将详细解读，如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。
前言Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制，在企业的长时作业中使用的非常广泛，而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。
相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API，SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理，极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说，由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器，导致SparkSQL在易用性上比不上Hive。
很多时候，SparkSQL只能将自身SQL作业打包成一个Jar，进行spark-submit命令提交，因而大大降低Spark的易用性。除此之外，还可使用周边工具，如Livy，但Livy更像一个Spark 服务器，而不是SparkSQL服务器，因此无法支持类似BI工具或者JDBC这样的标准接口进行访问。
虽然Spark 提供Spark Thrift Server，但是Spark Thrift Server的局限非常多，几乎很难满足日常的业务开发需求，具体的分析请查看：观点｜SparkSQL在企业级数仓建设的优势
标准的JDBC接口Java.sql包下定义了使用Java访问存储介质的所有接口，但是并没有具体的实现，也就是说JavaEE里面仅仅定义了使用Java访问存储介质的标准流程，具体的实现需要依靠周边的第三方服务实现。
例如，访问MySQL的mysql-connector-java启动包，即基于java.sql包下定义的接口，实现了如何去连接MySQL的流程，在代码中只需要通过如下的代码方式：
Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");Connection connection= DriverManager.getConnection(DB_URL,USER,PASS);//操作connection.close();第一，初始化驱动、创建连接，第二，基于连接进行对数据的操作，例如增删改查。可以看到在Java定义的标准接口访问中，先创建一个connection完成存储介质，然后完成connection后续操作。
性能问题导致单次请求实时创建connection的性能较差。因此我们往往通过维护一个存有多个connection的连接池，将connection的创建与使用分开以提升性能，因而也衍生出很多数据库连接池，例如C3P0，DBCP等。
Hive 的JDBC实现构建SparkSQL服务器最好的方式是用如上Java接口，且大数据生态下行业已有标杆例子，即Hive Server2。Hive Server2在遵循Java JDBC接口规范上，通过对数据操作的方式，实现了访问Hive服务。除此之外，Hive Server2在实现上，与MySQL等关系型数据稍有不同。
首先，Hive Server2本身是提供了一系列RPC接口，具体的接口定义在org.apache.hive.service.rpc.thrift包下的TCLIService.Iface中，部分接口如下：
public TOpenSessionResp OpenSession(TOpenSessionReq req) throws org.apache.thrift.TException;
public TCloseSessionResp CloseSession(TCloseSessionReq req) throws org.apache.thrift.TException;
public TGetInfoResp GetInfo(TGetInfoReq req) throws org.apache.thrift.TException;
public TExecuteStatementResp ExecuteStatement(TExecuteStatementReq req) throws org.apache.thrift.TException;
public TGetTypeInfoResp GetTypeInfo(TGetTypeInfoReq req) throws org.apache.thrift.TException;
public TGetCatalogsResp GetCatalogs(TGetCatalogsReq req) throws org.apache.thrift.TException;
public TGetSchemasResp GetSchemas(TGetSchemasReq req) throws org.apache.thrift.TException;
public TGetTablesResp GetTables(TGetTablesReq req) throws org.apache.thrift.TException;
public TGetTableTypesResp GetTableTypes(TGetTableTypesReq req) throws org.apache.thrift.TException;
public TGetColumnsResp GetColumns(TGetColumnsReq req) throws org.apache.thrift.TException;也就是说，Hive Server2的每一个请求都是独立的，并且是通过参数的方式将操作和认证信息传递。Hive 提供了一个JDBC的驱动实现，通过如下的依赖便可引入：
<dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>version/version></dependency>在HiveConnection类中实现了将Java中定义的SQL访问接口转化为调用Hive Server2的RPC接口的实现，并且扩充了一部分Java定义中缺乏的能力，例如实时的日志获取。但是使用该能力时，需要将对应的实现类转换为Hive的实现类，例如：
HiveStatement hiveStatement = (HiveStatement) connection.createStatement();List<String> logs = hiveStatement.getQueryLog();Log获取也需调用FetchResult接口，通过不同的参数来区分获取Log信息还是获取内容信息，因此，Hive JDBC封装的调用Hive Server2 RPC接口流程是：
如果该流程触发获取MetaData、获取Functions等操作，则会调用其他接口，其中身份信息即token，是用THandleIdentifier类进行封装。在OpenSession时，由Hive Server2生成并且返回，后续所有接口都会附带传递这个信息，此信息是一次Connection连接的唯一标志。
但是，Hive Server2在FetchResults方法中存在bug。由于Hive Server2没有很好处理hasMoreRows字段，导致Hive JDBC 客户端并未通过hasMoreRows字段去判断是否还有下一页，而是通过返回的List是否为空来判断。因此，相比Mysql Driver等驱动，Hive会多发起一次请求，直到返回List为空则停止获取下一页，对应的客户端的JDBC代码是：
ResultSet rs = hiveStatement.executeQuery(sql);while (rs.next()) { // }即Hive JDBC实现next方法是通过返回的List是否为空来退出while循环。
构建SparkSQL服务器介绍了JDBC接口知识与Hive的JDBC知识后，如果要构建一个SparkSQL服务器，那么这个服务器需要有以下几个特点：
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支持JDBC接口，即通过Java 的JDBC标准进行访问，可以较好与周边生态进行集成且降低使用门槛。
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兼容Hive协议，如果要支持JDBC接口，那么需要提供SparkSQL的JDBC Driver。目前，大数据领域Hive Server2提供的Hive-JDBC-Driver已经被广泛使用，从迁移成本来说最好的方式就是保持Hive的使用方式不变，只需要换个端口就行，也就是可以通过Hive的JDBC Driver直接访问SparkSQL服务器。
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支持多租户，以及类似用户名+密码和Kerberos等常见的用户认证能力。
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支持跨队列提交，同时支持在JDBC的参数里面配置Spark的相关作业参数，例如Driver Memory，Execute Number等。
这里还有一个问题需要考虑，即用户通过SparkSQL服务器提交的是一段SQL代码，而SparkSQL在执行时需要向Yarn提交Jar。那么，如何实现SQL到Jar提交转换？
一个最简单的方式是，用户每提交一个SQL就执行一次spark-submit命令，将结果保存再缓存，提供给客户端。还有更好方式，即提交一个常驻的Spark 作业，这个作业是一个常驻任务，作业会开启一个端口，用来接收用户的SQL进行执行，并且保存。
但是为了解决类似Spark Thrift Server的问题，作业需要和用户进行绑定，而不是随着Spark的组件启动进行绑定，即作业的提交以及接收哪个用户的请求，均来自于用户的行为触发。
有了这样几个大的方向后，便可以开始开发SparkSQL服务器。首先需要实现TCLIService.Iface下的所有接口，下面用代码+注释的方式来讲述这些Thrift接口的含义，以及如果实现一个SparkSQL服务器，需要在这些接口做什么内容：
public class SparkSQLThriftServer implements TCLIService.Iface {
@Override
public TOpenSessionResp OpenSession(TOpenSessionReq req) throws TException {
//Hive JDBC Driver在执行创建Connection的时候会调用此接口，在这里维护一个用户与Spark 作业的对应关系。
//来判断是需要复用一个已经存在的Spark作业，还是全新执行一次spark-submt。
//用户与是否需要spark-submit的关联关系均在这里实现。
//同时需要生成THandleIdentifier对象，并且和用户身份进行关联，后续其他方法调用均需要使用这个对象关联出用户的信息。
return null;
}
@Override
public TCloseSessionResp CloseSession(TCloseSessionReq req) throws TException {
//客户端调用connection.close()方法后会进入到这里，在这里进行用户状态的清除，同时需要基于用户的情况判断是否需要停止用来执行该用户SQL的Spark 作业引擎。
return null;
}
@Override
public TGetInfoResp GetInfo(TGetInfoReq req) throws TException {
//获取服务器的元数据信息，例如使用BI工具，在命令会列出所连接的服务的版本号等信息，均由此方法提供。
return null;
}
@Override
public TExecuteStatementResp ExecuteStatement(TExecuteStatementReq req) throws TException {
//执行SQL任务，这里传递过来的是用户在客户端提交的SQL作业，接收到用户SQL后，将该SQL发送给常驻的Spark作业，这个常驻的作业在OpenSession的时候已经确定。
return null;
}
@Override
public TGetTypeInfoResp GetTypeInfo(TGetTypeInfoReq req) throws TException {
//获取数据库支持的类型信息，使用BI工具，例如beeline的时候会调用到这里。
return null;
}
@Override
public TGetCatalogsResp GetCatalogs(TGetCatalogsReq req) throws TException {
//获取Catalog，使用BI工具，例如beeline的时候会调用到这里。
return null;
}
@Override
public TFetchResultsResp FetchResults(TFetchResultsReq req) throws TException {
//返回查询结果，基于THandleIdentifier对象查询到用户的SQL执行的情况，将请求转发至常驻的Spark 实例，获取结果。
//参数中通过TFetchResultsReq的getFetchType来区分是获取日志数据还是查询结果数据，getFetchType == 1为获取Log，为0是查询数据查询结果。
return null;
}
}
我们采用复用当前生态的方式，来实现兼容Hive JDBC Driver的服务器。有了上面的Thrift接口实现后，则需要启动一个Thrift服务，例如：
TThreadPoolServer.Args thriftArgs = new TThreadPoolServer.Args(serverTransport)
.processorFactory(new TProcessorFactory(this))
.transportFactory(new TSaslServerTransport.Factory())
.protocolFactory(new TBinaryProtocol.Factory())
.inputProtocolFactory(
new TBinaryProtocol.Factory(
true,
true,
10000,
10000
)
)
.requestTimeout(1000L)
.requestTimeoutUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
.beBackoffSlotLengthUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
.executorService(executorService);
thriftArgs
.executorService(
new ThreadPoolExecutor(
config.getMinWorkerThreads(),
config.getMaxWorkerThreads(),
config.getKeepAliveTime(),
TimeUnit.SECONDS, new SynchronousQueue<>()));
TThreadPoolServer server = new TThreadPoolServer(thriftArgs);
server.serve();
至此便开发了一个支持Hive JDBC Driver访问的服务器，并且在这个服务器的方法中，实现了对Spark 作业的管理。后续，还需要开发预设Spark Jar，Jar同样实现了如上接口，只是该作业的实现是实际执行用户的SQL。
经过前面的流程，已经完成一个可以工作SparkSQL服务器开发，拥有接收用户请求，执行SQL，并且返回结果的能力。但如何做的更加细致？例如，如何实现跨队列的提交、如何实现用户细粒度的资源管理、如何维护多个Spark 作业的连接池，我们接下来会讲到。
由于对于Spark作业在Yarn上的提交，运行，停止均由SparkSQL服务器管理，对用户是不可见的，用户只需要编写标准的JDBC代码即可，因此可以基于用户的参数信息来匹配合适的引擎去执行，同时还可以限制一个Spark 常驻作业的任务个数，实现更加灵活的SparkSQL作业的管理，同时也可以实现类似C3P0连接池的思想，维护一个用户信息到Spark常驻作业的关联池。
SparkSQL服务器的HAHive Server2在启动的时候会将自己的服务器信息写入Zookeeper中，结构体如下所示：
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /hiveserver2\[serverUri=127.0.01:10000;version=3.1.2;sequence=0000000000]当连接HA模式下的服务器的时候，Hive JDBC Driver的URL需要切换成zookeeper的地址，Hive JDBC Driver会从多个地址中随机选择一个，作为该Connection的地址，在整个Connection中均会使用该地址。
因此对于我们实现的SparkSQL服务器，只需要在服务器启动的时候，保持与Hive一致的数据格式，将自己的服务器的地址信息写入到Zookeeper中即可，便可通过标准的zk地址进行访问，例如：
./bin/beeline -u "jdbc:hive2://127.0.01/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=自定义的节点;auth=LDAP" -n 用户名 -p密码由于服务器的选择基于Connection级别的，也就是在Connection被生成新的之前，整个服务器的地址是不会发生变化的，在发生错误的时候服务端可以进行重试，进行地址的切换，因此HA的力度是在Connection级别而非请求级别。
对接生态工具完成以上开发之后，即可实现在大部分的场景下，使用标准的Hive驱动只需要切换一个端口号。特别提到Hue工具，由于和Hive的集成并未使用标准的JDBC接口，而是直接分开调用的Hive Server2的Thrift接口，也就是Hue自行维护来如何访问Thrift的接口的顺序问题。
可以发现在这样的情况会有一个问题就是对于Hue来说，并没有Connection的概念，正常的SparkSQL在JDBC的交互方式下处理流程是：
由于Hue没有Connection概念，因此Hue的请求并不会先到OpenSession，而是直接发起ExecuteStatement。由于没有上下文信息，正常流程下ExecuteStatement处接收到Hue的请求会发现该请求为非法，所以OpenSession不能作为连接的起点，而是需要在每一个Thrift接口处实现OpenSession的能力，以此作为上下文初始化。
尾声SparkSQL在企业中的使用比重越来越大，而有一个更好用的SQL服务器，则会大大提升使用效率和降低使用门槛。目前，SparkSQL在服务器这方面的能力显然不如Hive Server2提供的更加标准，所以各个企业均可基于自身情况，选择是否需要开发一个合适于自身的SparkSQL服务器。
本文所提到的相关能力已通过火山引擎EMR产品向外部企业开放。结合字节跳动内部以及外部客户的需求情况，火山引擎EMR产品的Ksana for SparkSQL提供一个生产可用的SparkSQL服务器，并且在Spark 性能方面也做了较大的优化，本文主要围绕技术实现的角度来阐述如何实现一个SparkSQL服务，后续会有更多文章讲述其他相关的优化。
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