如题所述，spark sql的执行顺序是什么样的，是否是固定先执行某个模块
Spark SQL 的执行顺序通常分为以下几步：
解析 SQL 语句：Spark SQL 会先将 SQL 语句解析成内部的表达式树，以便对其进行更好的优化。
优化表达式树：在解析后，Spark SQL 会执行一系列优化步骤来尽量减少数据的传输和计算。这些步骤包括谓词下推、排序合并、等价类合并等。
生成物理计划：在表达式树被优化后，Spark SQL 会将其转换为物理计划，这个计划描述了如何在集群上执行查询。
执行物理计划：最后，Spark SQL 会执行物理计划，将结果返回给用户。
在 Spark SQL 中，执行顺序取决于查询的复杂度和执行计划。
当执行 Spark SQL 查询时，Spark 会根据查询的特征生成执行计划，并根据执行计划的优化策略执行查询。
例如，对于一个简单的 SELECT 语句，Spark 可能会直接从输入数据源中读取数据并进行转换。对于一个更复杂的查询，Spark 可能会先对数据进行排序或分组，然后再执行转换。
因此，不能确定 Spark SQL 中某个特定模块会在其他模块之前执行。实际上，执行顺序是可变的，并且取决于执行计划的优化策略。
要了解 Spark SQL 中的执行顺序，可以使用 EXPLAIN 语句查看执行计划，或者使用 Spark UI 中的 DAG 图查看查询的执行情况。这些工具可以帮助你了解 Spark 是如何执行查询的，并且可以帮助你优化查询的性能。