SparkSQL之Analyzed LogicalPlan生成过程
经过AstBuilder的处理，得到了Unresolved LogicalPlan。该逻辑算子树中未被解析的有UnresolvedRelation和UnresolvedAttribute两种对象。Analyzer所起到的主要作用就是将这两种节点或表达式解析成有类型的（Typed）对象。在此过程中，需要用到Catalog的相关信息。
因为继承自RuleExecutor类，所以Analyzer执行过程会调用其父类RuleExecutor中实现的run方法，主要的不同之处是Analyzer中重新定义了一系列规则，即RuleExecutor类中的成员变量batches，如下图所示。
在Spark 2.1版本中，Analyzer默认定义了6个Batch，共有34条内置的规则外加额外实现的扩展规则（上图中extendedResolutionRules）。在分析Analyzed LogicalPlan生成过程之前，先对这些Batch进行简单的介绍，读者可结合代码阅读。
Note：Analyzer中用到的规则比较多，因篇幅所限不方便一一展开分析。本小节对这些规则仅做概述性的分析，从宏观层面介绍规则所起到的主要作用，旨在把握规则体系的轮廓，后续章节在具体的查询分析时会对其中常用的重要规则进行讲解。
（1）Batch Substitution
顾名思义，Substitution含义是替换，因此这个Batch对节点的作用类似于替换操作。目前在Substitution这个Batch中，定义了4条规则，分别是CTESubstitution、WindowsSubstitution、EliminateUnions和 SubstituteUnresolvedOrdinals。
- CTESubstitution：CTE对应的是With语句，在SQL中主要用于子查询模块化，因此CTESubstitution规则也就是用来处理With语句的。在遍历逻辑算子树的过程中，当匹配到With(child，relations)节点时，将子LogicalPlan替换成解析后的CTE。由于CTE的存在，SparkSqlParser对SQL语句从左向右解析后会产生多个LogicalPlan。这条规则的作用是将多个LogicalPlan合并成一个LogicalPlan。
- WindowsSubstitution：对当前的逻辑算子树进行查找，当匹配到WithWindowDefinition(windowDefinitions，child)表达式时，将其子节点中未解析的窗口函数表达式（Unresolved-WindowExpression）转换成窗口函数表达式（WindowExpression）。
- EliminateUnions：在Union算子节点只有一个子节点时，Union操作实际上并没有起到作用，这种情况下需要消除该Union节点。该规则在遍历逻辑算子树过程中，匹配到Union(children)且children的数目只有1个时，将Union(children)替换为children.head节点。
- SubstituteUnresolvedOrdinals：Spark从2.0版本开始，在“Order By”和“Group By”语句中开始支持用常数来表示列的下标。例如，假设某行数据包括A、B、C 3列，那么1对应A列，2对应B列，3对应C列；此时“Group By 1，2”等价于“Group By A，B”语句。而在2.0版本之前，这种写法会直接被当作常数而忽略。新版本中这种特性通过配置参数“spark.sql.orderByOrdinal”和“spark.sql.groupByOrdinal”进行设置，默认都为true，表示该特性开启。SubstituteUnresolvedOrdinals这条规则的作用就是根据这两个配置参数将下标替换成UnresolvedOrdinal表达式，以映射到对应的列。
（2）Batch Resolution
该Batch中包含了Analyzer中最多同时也最常用的解析规则，如下表所示。表中规则从上到下的顺序也是规则被RuleExecutor执行的顺序。
根据表可知，Resolution中加入了25条分析规则，以及一个extendedResolutionRules扩展规则列表用来支持Analyzer子类在扩展规则列表中添加新的分析规则。整体上来讲，表中的这些规则涉及了常见的数据源、数据类型、数据转换和处理操作等。根据规则名称很容易看出，这些规则都针对特定的算子节点，例如ResolveUpCast规则用于DataType向DataType的数据类型转换。考虑到后续具体查询分析中会涉及这些规则，因此这里不展开分析。
（3）Batch Nondeterministic⇒PullOutNondeterministic
该Batch中仅包含PullOutNondeterministic这一条规则，主要用来将LogicalPlan中非Project或非Filter算子的nondeterministic（不确定的）表达式提取出来，然后将这些表达式放在内层的Project算子中或最终的Project算子中。
（4）Batch UDF⇒HandleNullInputsForUDF
对于UDF这个规则，Batch主要用来对用户自定义函数进行一些特别的处理，该Batch在Spark2.1版本中仅有HandleNullInputsForUDF这一条规则。HandleNullInputsForUDF规则用来处理输入数据为Null的情形，其主要思想是从上至下进行表达式的遍历（transform ExpressionsUp），当匹配到ScalaUDF类型的表达式时，会创建If表达式来进行Null值的检查。
（5）Batch FixNullability⇒FixNullability
该Batch中仅包含FixNullability这一条规则，用来统一设定LogicalPlan中表达式的nullable属性。在DataFrame或Dataset等编程接口中，用户代码对于某些列（AttribtueReference）可能会改变其nullability属性，导致后续的判断逻辑（如isNull过滤等）中出现异常结果。在FixNullability规则中，对解析后的LogicalPlan执行transform Expressions操作，如果某列来自于其子节点，则其nullability值根据子节点对应的输出信息进行设置。
（6）Batch Cleanup⇒CleanupAliases
该Batch中仅包含CleanupAliases这一条规则，用来删除LogicalPlan中无用的别名信息。一般情况下，逻辑算子树中仅Project、Aggregate或Window算子的最高一层表达式（分别对应project list、aggregate expressions和window expressions）才需要别名。CleanupAliases通过trimAliases方法对表达式执行中的别名进行删除。
以上内容介绍的是Spark 2.1版本Analyzer中内置的分析规则整体情况，在不同版本的演化中，这些规则也会有所变化，读者可自行分析。现在回到之前案例查询中生成的Unresolved LogicalPlan中。接下来的内容将会重点探讨Analyzer对该逻辑算子树进行分析的详细流程。
在QueryExecution类中可以看到，触发Analyzer执行的是execute方法，即RuleExecutor中的execute方法，该方法会循环地调用规则对逻辑算子树进行分析。
val analyzed: LogicalPlan = analyzer.execute(logical)
对于上图中的Unresolved LogicalPlan，Analyzer中首先匹配的是ResolveRelations规则。执行过程如下图所示，这也是Analyzed LogicalPlan生成的第1步。
object ResolveRelations extends Rule[LogicalPlan] {
private def lookupTableFromCatalog(u: UnresolvedRelation): LogicalPlan = {
try {
catalog.lookupRelation(u.tableIdentifier, u.alias)
} catch {
case _: NoSuchTableException => u.failAnalysis(s "Table or view not found: ${u.tableName}")
}
}
def apply(paln: LogicalPlan): LogicalPlan = plan resolveOperators {
case i @ InsertIntoTable(u: UnresolvedRelation, parts, child, _, _)
if child.resolved => i.copy(table = EliminateSubqueryAliases(lookupTableFromCatelog(u)))
case u: UnresolvedRelation =>
val table = u.tableIdentifier
if(table.database.isDefined && conf.runSQLonFile && !catalog.isTemporaryTable(table)
&& (!catalog.databaseExists(table.database.get) || !catalog.tableExists(table))) {
u
} else {
lookupTableFromCatalog(u)
}
}
}
从上述ResolveRelations的实现中可以看到，当遍历逻辑算子树的过程中匹配到UnresolvedRelation节点时，对于本例会直接调用lookupTableFromCatalog方法从SessionCatalog中查表。实际上，该表在案例SQL查询的上一步中就已经创建好并以LogicalPlan类型存储在InMemoryCatalog中，因此lookupTableFromCatalog方法直接根据其表名即可得到分析后的LogicalPlan。
需要注意的是，在Catalog查表后，Relation节点上会插入一个别名节点。此外，Relation中列后面的数字表示下标，注意其数据类型，age和id都默认设定为Long类型(“L”字符)。
接下来，进入第2步，执行ResolveReferences规则，得到的逻辑算子树如下图所示。可以看到，其他节点都不发生变化，主要是Filter节点中的age信息从Unresolved状态变成了Analyzed状态（表示Unresolved状态的前缀字符单引号已经被去掉）。
在ResolveReferences规则中与本例相关的匹配逻辑如以下代码所示。当碰到UnresolvedAttribute时，会调用LogicalPlan中定义的resolveChildren方法对该表达式进行分析。需要注意的是，resolveChildren并不能确保一次分析成功，在分析对应表达式时，需要根据该表达式所处LogicalPlan节点的子节点输出信息进行判断。在对Filter表达式中的age属性进行分析时，因为Filter的子节点Relation已经处于resolved状态，因此可以成功；而在对Project中的表达式name属性进行分析时，因为Project的子节点Filter此时仍然处于unresolved状态（注：虽然age列完成了分析，但是整个Filter节点中还有“18”这个Literal常数表达式未被分析），因此解析操作无法成功，留待下一轮规则调用时再进行解析。
object ResolveReferences extends Rule[LogicalPlan] {
def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan resolveOperators {
case q: LogicalPlan =>
q transformExpressionsUp {
case u @ UnresolvedAttribute(nameParts) =>
val result = withPosition(u) {
q.resolveChildren(nameParts, resolver).getOrElse(u)
}
result
case UnresolvedExtractValue(child, fieldExpr)
if child.resolved => ExtractValue(child, fieldExpr, resolver)
}
}
}
完成第2步之后会调用TypeCoercion规则集中的ImplicitTypeCasts规则，对表达式中的数据类型进行隐式转换，这是Analyzed LogicalPlan生成的第3步，如下图所示。因为在Relation中，age列的数据类型为Long，而Filter中的数值“18”在Unresolved LogicalPlan中生成的类型为IntegerType，所以需要将“18”这个常数转换为Long类型。
上述分析转换过程如上图所示，可以看到常数表达式“18”换为“cast(18 as bigint)”表达式（注：在Spark SQL类型系统中，BigInt对应Java中的Long类型）。ImplicitTypeCasts规则对于案例的逻辑算子树的处理过程如以下代码所示。对于BinaryOperator表达式，该规则会调用findTightestCommonTypeOfTwo找到对于左右表达式节点来讲最佳的共同数据类型。经过该规则的解析操作，可以看到上图中Filter节点已经变为Analyzed状态，节点字符前缀单引号已经被去掉。
object ImplicitTypeCasts extends Rule[LogicalPlan] {
def apply(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = plan resolvedExpressions {
case b @ BinaryOperator(left, right)
if left.dataType != right.dataType =>
findTightestCommonTypeOfTwo(left.dataType, right.dataType).map {
commonType =>
if(b.inputType.acceptsType(commonType)) {
val newLeft = if(left.dataType == commonType) left else Cast(left, commonType)
val newRight = if(right.dataType = commonType) right else Cast(right, commonType)
b.withNewChildren(Seq(newLeft, newRight))
} else {
b
}
}.getOrElse(b)
}
}
经过上述3个规则的解析之后，剩下的规则对逻辑算子树不起作用。此时逻辑算子树中仍然存在Project节点未被解析，接下来会进行下一轮规则的应用。第4步也是最后一步，再次执行ResolveReferences规则。
如下图所示，经过上一步Filter节点已经处于resolved状态，因此逻辑算子树中的Project节点能够完成解析。Project节点的“name”被解析为“name#2”，其中“2”表示name在所有列中的下标。
至此，Analyzed LogicalPlan就完全生成了。从上述步骤可以看出，逻辑算子树的解析是一个不断的迭代过程。实际上，用户可以通过参数（spark.sql.optimizer.maxIterations）设定RuleExecutor迭代的轮数，默认配置为50轮，对于某些嵌套较深的特殊SQL，可以适当地增加轮数