SparkSQL Analyzer深度解析：转化与优化LogicalPlan

"SparkSQLCatalyst源码分析之Analyzer" SparkSQL的Catalyst框架是其查询优化的核心部分，Analyzer作为其中的关键组件，扮演着将解析后的未解析（Unresolved）逻辑计划（LogicalPlan）转化为完全解析的逻辑计划的重要角色。Analyzer的主要任务是解决SqlParser在处理用户输入的SQL语句时未能完成的解析工作。 Analyzer位于Catalyst的`analysis`包内，它利用Catalog和FunctionRegistry来处理解析过程中遗留的`UnresolvedAttribute`和`UnresolvedRelation`。Catalog是一个存储元数据的接口，它包含了数据库、表以及它们的相关信息。FunctionRegistry则包含了所有可用的函数，包括内置函数和用户定义的函数。Analyzer通过这两个组件，确保所有的列引用和表引用都能被正确地关联到实际的数据源和函数。 Analyzer的构造函数接收三个参数：Catalog、FunctionRegistry和一个布尔值`caseSensitive`，用于确定是否区分大小写。Analyzer内部使用了一个`FixedPoint`对象，这是一个迭代次数可配置的规则执行器，确保分析过程能够达到稳定状态。`fixedPoint`变量设置了最多迭代100次，以防止无限循环。 Analyzer的工作流程被组织成多个批处理（Batches），每个批处理包含一系列规则。这些规则按顺序执行，以逐步完善逻辑计划。批处理包括： 1. MultiInstanceRelations：创建新的关系实例。 2. CaseInsensitiveAttributeReferences：根据`caseSensitive`参数，将列引用转换为大小写敏感或不敏感。 3. Resolution：这是一个固定点批处理，意味着它会一直执行直到没有更多的更改。该批处理包含了多个规则，如： - ResolveReferences：解析列引用，将其与表中的实际字段关联。 - ResolveRelations：解析表引用，将它们映射到实际的表或者视图。 - NewRelationInstances：创建新的关系实例。 - ImplicitGenerate：隐式生成列。 - StarExpansion：处理星号（*）操作符，展开为表的所有列。 - ResolveFunctions：解析并注册函数调用。 - GlobalAggregates：处理全局聚合操作。 - typeCoercionRule：类型转换规则，确保数据类型的一致性。 通过以上步骤，Analyzer完成了对原始逻辑计划的解析，使其成为可以进一步优化和执行的完全解析计划。这个过程不仅涉及到基础的列和表解析，还包括函数解析、类型转换以及可能的优化操作，确保SparkSQL能够正确地理解并执行用户提交的SQL语句。