本文主要简述InternalRow、TreeNode及其子类。

一、InternalRow

在Spark SQL的内部实现中，InternalRow就是用来表示一行行数据的，也就是说在物理计划执行的阶段，Spark SQL转换和操作的都是RDD[InternalRow]。

其UML类图如下：

      其中： 

1. UnsafeRow：不采用java对象存储的方式，避免了JVM GC的代价。
2. JoinRow: 用于join操作，将俩个InternalRow连接形成新的InternalRow
3. ColumnarRow： 主要用于ColumnVector中getStruct时返回列原始信息；The data for this row E.g. the value of 3rd int field is `data.getChild(3).getInt(rowId)`.
4. MutableColumnarRow：是ColumnarRow的可变版本，主要是用于hash map的聚合计算。
5. MutableUnsafeRow：UnsafeRow的辅助类，用于更新UnsafeRow中的字段值，主要使用地方在ColumnAccessor

二、TreeNode

      TreeNode在逻辑计划和物理计划阶段都扮演着重要的角色TreeNode是scala.Product类型，同时它一直在内存中维护，在analyzed和optimized的阶段都是以替换现有的节点的方式来实现。

      TreeNode有俩个主要的子类，一个是Expression，代表表达式，另外一个是QueryPlan代表查询计划，它有俩个主要的子类就是逻辑查询计划(LogicPlan)、物理查询计划(Spark Plan)。

      TreeNode定义的主要的基本操作有：

1. collectLeaves 获取当前节点的所有叶子节点
2. collectFirst 先序遍历所有节点并返回第一个满足条件的节点
3. withNewChildren 将当前子节点替换成新的节点
4. transformDown 先序遍历应用规则到各个节点
5. transfUp 后序遍历应用规则到各个节点
6. transformChildren 递归方式遍历应用规则到各个节点

      Expression简述:

1. foldable： 标记是否可以改表达式是否可以直接计算，1、字面量2、所有的子节点改标记都为true
2. deterministic: 该表达式是否为确定性，即每次执行eval函数输出一致
3. eval 返回给定的输入的结果
4. doGenCode：生成eval的java可执行的源代码
5. genCode： 调用doGencode执行返回包装了eval java执行源代码的ExprCode

本文主要介绍了InternalRow和TreeNode大体的结构，internalRow主要用于计划执行期间的数据转换和表达，TreeNode主要是在计划执行之前对整个计划树进行操作时的中间数据。

参考：《spark sql 内存剖析》

Spark SQL(2)-InternalRow和TreeNode