SparkSession.read()
创建DataFrameReader对象，进行数据读取任务。
DataFrameReader
format
schema
option
json、csv、text…
通过format函数设置格式，并调用load函数加载数据。
load
调用DataSource.lookupDataSource方法获取source（参数为format传入的字符串）对应的Class对象。
如果该Class对象继承自DataSourceV2，且实现了ReadSupport接口，则调用DataSourceV2Relation.create方法创建DataSourceV2Relation逻辑计划，传入Dataset.ofRows方法，生成DataSet<Row>返回。
否则，调用loadV1Source方法,返回DataSet<Row>。
DataSource.lookupDataSource
创建provider1 ： 从backwardCompatibilityMap获取provider（DataframeRead的source字符串）所对应的默认的DataSourceProvider的全类名。如果provider为jdbc、json、parquet、orc等相关的全类名，则可直接返回对应的DataSourceProvider的全类名，否则返回provider本身。
举例：
（1）provider = “json” => provider1 = “json”，因为 backwardCompatibilityMap没有key为"json"；
(2)provider = “org.apache.spark.sql.json” => provoider1 = “org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonFileFormat”
创建provider2 = s"$provider1.DefaultSource"
举例：
（1）provider1 = “json” => provider2 = “json.DefaultSource”;
（2） provoider1 = “org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonFileFormat” => provider2 = “org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonFileFormat.DefaultSource”）
使用ServiceLoader加载所有继承DataSourceRegister的类，得到serviceLoader
serviceLoader.asScala.filter(_.shortName().equalsIgnoreCase(provider1)).toList判断provider1是否为shortName（继承DataSourceRegister可以为DataSource注册shortName）。
provider1不是shortName，则使用SparkClassLoader加载provider1，失败则加载provider2
举例：
provider1 = org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JsonFileFormat，加载成功
provider1是shortName，则直接返回其对应的DataSource Class。
举例：provider1 = json，
从以上步骤我们可以看出自定义DataSource的方法，则有以下两种方式：
用provider1正确加载DataSourceProvider类。provider（即传入format方法中的字符串）= shortName，但是DataSourceProvider必须继承DataSourceRegister接口。或者provider = 自定义DataSourceProvider的全类名。
用provider2正确加载DataSourceProvider类。provider = 自定义DataSourceProvider类的包名，DataSourceProvider类名为DefaultSource。
DataSourceProvider一般分为两类：继承FileFormat或RelationProvider接口.
DataSource API扩展借鉴：
https://github.com/apache/hbase-connectors/tree/master/spark
https://github.com/IGNF/spark-iqmulus
DataFrameReader.loadV1Source
创建DataSource对象，并调用resolveRelation方法返回BaseRelation对象，传入sparkSession.baseRelationToDataFrame方法，返回RDD<Row>
DataSource.resolveRelation
providingClass即是调用DataSource.lookupDataSource返回的DataSource Class。
- 如果DataSource是SchemaRelationProvider类型，且userSpecifiedSchema不为null，则调用dataSource.createRelation（传入schema）创建BaseRelation。
- 如果DataSource是RelationProvider类型，且userSpecifiedSchema为null，则调用dataSource.createRelation（不传入schema）创建BaseRelation。
- 如果DataSource是RelationProvider类型，且userSpecifiedSchema不为null，则调用dataSource.createRelation（不传入schema）创建BaseRelation，如果baseRelation.schema != userSpecifiedSchema则报出异常，否则返回
- 如果DataSource是FileFormat，则创建HadoopFsRelation对象。
对于创建的BaseRelation对象进行checkColumnNameDuplication，然后返回。
SparkSession.baseRelationToDataFrame
利用BaseRelation创建LogicalRelation逻辑计划。
数据源有关的Strategy
FileSourceStrategy
SparkSQL执行过程中利用Strategy会将逻辑计算转换为物理计划。
FileSourceStrategy会传入HadoopFsRelation创建FileSourceScanExec物理计划。
FileSourceScanExec
doExecute()判断inputRDD<InternalRow>是否需要进行unsafeRow的转换。
inputRDD中利用relation.fileFormat.buildReaderWithPartitionValues作为readFile的方法，创建BucketedReadRDD或者NonBucketedReadRDD。
buildReader方法实现在FileFormat子类当中，比如TextFileFormat：
TextFileFormat使用HadoopFileLinesReader或者HadoopFileWholeTextReader读取PartitionedFile文件中的数据，返回Iterator[UnsafeRow] 。
createNonBucketedReadRDD和createBucketedReadRDD会创建FileScanRDD。FileScanRDD的compute方法会利用readFile方法读取文件数据。
DataSourceStrategy
InMemoryScans
DataSourceStrategy和InMemoryScans策略最后都会生成RowDataSourceScanExec，最终会调用CatalystScan\PrunedScan\TableScan的buildScan方法生成RDD[Row]，再调用toCatalystRDD将RDD[Row]转换为RDD[InternalRow]。
总结
format方法传入source字符串
DataSource.lookupDataSource会找到source对应的DataSource类（一般包括FileFormat和 RelationProvider两类）
DataSource.resolveRelation会根据DataSource类型创建BaseRelation（一般包括HadoopFsRelation和继承BaseRelation且实现以下接口的类：TableScan、PrunedScan、PrunedFilteredScan、InsertableRelation、CatalystScan ）。
SparkSession.baseRelationToDataFrame将BaseRelation传入创建LogicalRelation逻辑计划，并利用LogicalRelation创建DataSet。
FileSourceScanExec\DataSourceStrategy\InMemoryScans将LogicalRelation逻辑计划转换为物理计划，生成具体的DataSourceRDD，compute函数实现真正的读取逻辑。
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_41775852/article/details/112359682