SeaTunnel Spark 适配器源码深度解析（三）：执行引擎黑盒
本文是源码解析系列的第三篇，深入 SeaTunnel Spark 执行引擎实现。通过本文可掌握：
- 从 LogicalPlan 到 RDD 的完整转换链条
- 动态资源分配的实现机制
- 自定义优化规则的注入方法
1. 执行流程全景图
flowchart TB
A[SeaTunnel Pipeline] --> B(LogicalPlan)
B --> C{Spark Version}
C -->|2.4| D[SparkOptimizer V1]
C -->|3.3| E[SparkOptimizer V2]
D & E --> F[PhysicalPlan]
F --> G[RDD DAG]
G --> H[Cluster Execution]
2. 核心代码拆解
2.1 逻辑计划转换
// 源码位置：seatunnel-engine/spark/src/main/java/org/apache/seatunnel/spark/execution/SparkPlanGenerator.java
public class SparkPlanGenerator {
// 转换入口
public SparkPlan generate(LogicalPlan logicalPlan) {
return logicalPlan.accept(new SparkPlanVisitor());
}
private class SparkPlanVisitor extends LogicalPlanVisitor<SparkPlan> {
@Override
public SparkPlan visit(SourceNode source) {
// 构造 DataSourceScanExec
return new DataSourceScanExec(
source.output(),
toSparkDataSource(source)
);
}
@Override
public SparkPlan visit(TransformNode transform) {
// 递归处理转换算子
SparkPlan child = transform.getInput().accept(this);
return new SparkTransformExec(transform, child);
}
}
}
关键设计：
- 采用 Visitor 模式实现递归遍历
- 自动选择 Spark 2.4/3.3 的物理执行节点
2.2 动态资源分配
// 源码位置：seatunnel-engine/spark/src/main/java/org/apache/seatunnel/spark/dynamic/DynamicAllocator.java
public class DynamicAllocator {
// 基于任务进度调整并行度
public void adjustParallelism(StageInfo stage) {
double progress = stage.completedTasks() / (double) stage.totalTasks();
if (progress > 0.7 && !isMaxParallelism()) {
increaseParallelism(10); // 动态增加分区数
}
}
// 挂钩 Spark 监听器
public void registerListener(SparkContext context) {
context.addSparkListener(new DynamicAllocatorListener(this));
}
}
触发条件：
- 任务进度超过阈值（可配置）
- Executor 空闲资源充足
- Shuffle 阶段数据倾斜检测
2.3 优化规则注入
// 源码位置：seatunnel-engine/spark/src/main/java/org/apache/seatunnel/spark/optimizer/SeaTunnelOptimizerExtension.java
public class SeaTunnelOptimizerExtension implements SparkSessionExtensions {
@Override
public void apply(SparkSessionExtensions extensions) {
// 注入自定义优化规则
extensions.injectOptimizerRule(session ->
new SeaTunnelPushDownRule(session)
);
// 改写物理执行策略
extensions.injectPlannerStrategy(session ->
new SeaTunnelJoinStrategy(session)
);
}
}
内置优化规则：
- 谓词下推（PushDownRule）
- 连接策略优化（JoinStrategy）
- 小文件合并（SmallFileMerge）
3. 生产实践技巧
3.1 性能调优参数
# seatunnel-config.yaml
execution:
spark:
optimizer:
pushdown: true # 启用谓词下推
dynamic_partition: true # 动态分区调整
min_executors: 2 # 资源分配下限
3.2 自定义优化规则开发
// 示例：实现分区裁剪优化
public class PartitionPruneRule extends Rule<LogicalPlan> {
@Override
public LogicalPlan apply(LogicalPlan plan) {
return plan.transformDown(node -> {
if (node instanceof FilterNode) {
return prunePartitions((FilterNode) node);
}
return node;
});
}
}
注册方式：
- 实现
Rule接口 - 在
META-INF/services中声明扩展
4. 核心设计思想总结
版本兼容性：
- 通过抽象层屏蔽 Spark 版本差异
- 运行时动态选择执行策略
弹性扩展：
- 优化规则支持热加载
- 资源分配策略可配置化
生产保障：
- 内置关键性能优化规则
- 完善的动态调整监控指标
下一篇预告：《SeaTunnel Spark 适配器源码深度解析（四）：状态管理与容错》将剖析：
- Checkpoint 的底层存储格式
- 两阶段提交协议的实现
- 故障恢复的全流程处理
文档信息
- 本文作者：Xuxiaotuan
- 本文链接：https://xuyinyin.cn/2025/07/21/seatunnel-spark-sourcecode-part3/
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