当通过jdbc请求连接至Impalad节点之后，我们提交的SQL会通过BE的JNI调用FE的api进行解析，主要的调用栈如下所示：
代码语言：javascript复制query/executeAndWait(impala-beeswax-server.cc)
-Execute(impala-server.cc)
--ExecuteInternal(impala-server.cc)
---InitExecRequest(client-request-state.cc)
----RunFrontendPlanner(query-driver.cc)
-----GetExecRequest(frontend.cc)
------JniFrontendcreateExecRequest()
-------Frontend.createExecRequest()
--------Frontend.getTExecRequest()
---------Frontend.doCreateExecRequest()在doCreateExecRequest方法中，会通过调用Parse.parse()来对SQL进行解析，解析完成之后，SQL就会变成对应的结构，如下所示：
从图中我们可以看到，Impala所有的SQL最终都是继承于StatementBase，包括select、alter、create等。这里我们以简单的select查询为例，最终SQL转换之后会被解析成SelectStmt这个类，而这个类其中又包含SelectList、FromClause等部分。通过Parse.parse()的解析，我们将一条普通的SQL转成了一个Impala的类。目前，Impala在进行SQL解析的时候，采用的是一个开源的框架antlr，关于这个框架不是本文描述的重点，这里就不再展开。 对于图中涉及到的一些接口和类，我们摘取了一部分代码中的注释，供大家参考。
- ParseNode: divide into two broad categories: statement-like nodes and expression nodes;
- StmtNode: Base interface for statements and statement-like nodes such as clauses;
- Expr: Root of the expr node hierarchy;
- StatementBase: Base class for all Impala SQL statements;
- QueryStmt: Abstract base class for any statement that returns results via a list of result expressions;
在解析出了具体的StatementBase之后（上述例子中就是SelectStmt），Impala接着会构造对应的Analyer，相关的类如下所示：
同样，我们截取部分代码中的注释来看一看：
- AnalysisContext: Wrapper class for parsing, analyzing and rewriting a SQL stmt;
- Analyzer: Repository of analysis state for single select block;
- GlobalState: State shared between all objects of an Analyzer tree.
这里最重要的类就是Analyzer，包括了单个select查询块的所有解析之后的状态集合。我们继续以SelectStmt为例来看下生成Analyzer的接口调用流程：
代码语言：javascript复制Frontend.doCreateExecRequest()
-AnalysisContext.analyzeAndAuthorize()
--AnalysisContext.analyze()
---SelectStmt.analyze()
----SelectStmt.SelectAnalyzer.analyze()我们可以看到，主要就是调用各个StatementBase子类的analyze()，来实现对各个查询的解析。这里简单看一下SelectStmt的analyze方法，如下所示：
代码语言：javascript复制 // SelectStmt.analyze()
public void analyze(Analyzer analyzer) throws AnalysisException {
if (isAnalyzed()) return;
super.analyze(analyzer);
new SelectAnalyzer(analyzer).analyze();
}
// SelectStmt.SelectAnalyzer.analyze()
private void analyze() throws AnalysisException {
// Start out with table refs to establish aliases.
fromClause_.analyze(analyzer_);
analyzeSelectClause();
verifyResultExprs();
registerViewColumnPrivileges();
analyzeWhereClause();
createSortInfo(analyzer_);
......可以看到，SelectStmt的解析，主要都在其私有类SelectAnalyzer的analyze中进行处理了，这里包括了对于FromClause的处理、WhereClause的处理等操作。其他的SQL也是类似处理流程，每一个具体的SQL类都有对应的analyze方法。解析完成之后，Impala就会根据解析的结果来生成相应地执行计划：首先是生成一个单机的执行计划，接着会根据单机的执行计划来生成分布式的执行计划。关于执行计划的生成这块，我们会在后续的文章里面陆续提到，这里就不再展开描述。执行计划生成之后，Backend模块就会根据这些执行计划执行实际的扫描、聚合运算等操作，最终返回结果。 我们从第一幅图可以看到，ParseNode主要分为了两个部分：1）StmtNode，这个主要包括查询以及相应的clause实现；2）Expr，我们接下来就看一看这个Expr相应的各个子类都是什么样的，下面就是一个简单的关于UML的类图：
从上图可以看到，有非常多的类都继承了Expr，这里我们看几个比较常见的类：
- Predicate，这个类就是用来保存各种谓词条件的，包括：BetweenPredicate、BinaryPredicate等，我们在上述的SelectStmt中提到的whereClasue_最终就会转换成一个Predicate，根据不同的条件转换成相应的Predicate；
- LiteralExpr，用来保存各种常量的值，例如布尔保存在BoolLiteral中，字符串保存在StringLiteral中等等，目前主要就包括图中的这其中；
- FunctionCallExpr，各种函数调用，最终都会转换成这个对象，例如常见的count、sum等；
- SlotRef，这个可以简单理解为列的描述，SQL中涉及到列都会被转换成一个SlotRef对象，保存着这个列的相关信息；
- 其他还有一些例如AnalyticExpr、CastExpr等这里就不再展开描述，感兴趣的同学可以自行查看相关的源码。
下面我们就从一个具体的SQL出来，来简单看一下上面提到的各个对象是如何解析的，SQL如下：
代码语言：javascript复制select id,user,count(1) from table_name
where id>=5 and id<=10
group by id,user order by id desc;结合上面的几个类图，我们可以看看上述的SQL会被解析成什么样的：
- SelectList包含三个SelectListItem，分别是：id、user和count(1)，而这三个item各自包含的Expr分别是：SlotRef、SlotRef和FunctionCallExpr，而这个FunctionCallExpr本身又包含一个NumericLiteral，对应count(1)里面的1；
- fromClause_主要包括了一个表的集合，这里只有一个成员，就是table_name；
- whereClasue_这里转换成了一个CompoundPredicate的谓词，表示组合的谓词，操作符是AND。它本身又包含两个BinaryPredicate，表示包含两个操作数的谓词，分别对应id>=5和id<=10。以第一个为例，它的操作符是>=，本身又包含两个child，分别是id对应的SlotRef以及10对应的NumericLiteral；
- groupingExprs_是一系列的group by成员集合，这里主要就是包括两个SlotRef，分别对应id和user；
- orderByElements_是从QueryStmt继承而来，成员是一个OrderByElement类，而这个OrderByElement内部也是包含了一个Expr，这里对应的仍旧是一个SlotRef，即id列； 到这里，我们基本对于上述示例中的SQL各个部分的解析都已经完成了。 本文比较浅显地讲述了Impala SQL解析中的两个部分：StmtmentBase和Expr，整个SQL解析的大部分成员对象，最终都会转换成这两个类或者其子类。关于Analyzer类，本身没有过多讲述，只是稍微提了一下，后续有机会再跟大家一起深入分享。
