1.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析

SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是源码数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER,源码 Oracle等。以数据集tb1为例，源码每个数字代表某个人在某个学科的源码成绩。若要将此表扩展为三元组，源码可使用union实现。源码可用flash日历源码但随列数增加，源码SQL语句变长。源码许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。源码unpivot使用时需指定保留列、源码进行转行的源码列、新列名及值列名。源码

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的源码运气测试源码unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。源码在Dataset API中，源码ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。利用此API，超星题库源码可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。外卖源码购买当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的labview的源码算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。随后，通过map函数处理values列，构建新的行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。

       综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。