Presto 从提交SQL到获取结果源码详解(3)

物理执行计划

回到SqlQueryExecution.startExecution() ，执行计划划分以后，

// 初始化连接，获取Connect 元数据，添加会话，初始ConnectId

metadata.beginQuery(getSession(), plan.getConnectors());

// 构建物理执行计划

// plan distribution of query

planDistribution(plan);

//检测Query Split 情况及自身状态

// 创建OutputBuffers

createInitialEmptyOutputBuffers

// 创建调度器，内部通过 QueryStateMachine 存放调度状态，递归创建Stages

createSqlQueryScheduler

createStages()

createStreamingLinkedStages()

//提交调度任务至缓存

queryScheduler.set(scheduler);

// if query is not finished, start the scheduler, otherwise cancel it 开始执行
SqlQueryScheduler scheduler = queryScheduler.get();
if (!stateMachine.isDone()) {scheduler.start();
}

// 调度发起，生成并调度物理执行计划树

SqlQueryScheduler.schedule(Collection<SqlStageExecution> stages)

构造stage：

Fragment内部有Partition概念，根据 PartitionHandle类型，选择策略，确定split和task的调度方式
   PartitionHandle 分成两类
       一种是引擎Connector的分区策略
           例如：Hive查询遇到bucket表Scan操作，Presto会使用HivePartitioningHandle获取到具体bucket数量，依次来确认调度分区NodePartitionMap
       一种是Presto内置的分区策略
           在Connector不提供Handle情况下，默认初始化SystemPartitioningHandle，组装成PartitioningHandle
           例如：对于非Partition表，系统封装成SOURCE_DISTRIBUTION 读取。
   Partition 策略：
       SOURCE_DISTRIBUTION、SCALED_WRITER_DISTRIBUTION、SINGLE_DISTRIBUTION等

读取数据：
   有splitSource，非partition表：
       非桶表：分发执行
       桶表：根据桶数创建单独task
   有splitSource，bucket 表,RemoteSourceNode指向子Stage：
       if 子Stage的ExchangeType是replicate:
           上游数据复制到下游
       else:
           //即repartition 或 gather
           上游数据根据分区策略，交付给对应分区即可。
   没有splitSource的stage：
       不存在Split的调度，只存在Task的调度。

对于非bucket表，在planFragment 阶段Stage的partitioning就被定义为 SOURCE_DISTRIBUTION，意味着split均匀分配给所有节点，
SOURCE_DISTRIBUTION 需逐个节点调度分配，检查当前机器是否存在task,创建并执行该split（优化：逐个节点调优于逐个split调度）

Split放置、分配策略：
   1.将所有可远程访问且没有地址信息的split进行worker分配。（所有Worker中，选择已调度split最小且总和小于机器单节点split的节点进行分发）
   2.未分配的split（split地址不可访问或所有节点均达到最大限制）：
       2.1 地址不可访问：将split分配到自身的Ip地址上去
       2.2 可访问，尝试为该节点重新随机选择节点（不再考虑节点的worker上运行的split是否已经超过限制）/* 可能会抛出单节点split异常，负载过大*/