逻辑计划阶段在整个流程中起着承前启后的作用。在此阶段，字符串形态的SQL语句转换为树结构形态的逻辑算子树，SQL中所包含的各种处理逻辑（过滤、剪裁等）和数据信息都会被整合在逻辑算子树的不同节点中。逻辑计划本质上是一种中间过程表示，与Spark平台无关，后续阶段会进一步将其映射为可执行的物理计划。

Spark SQL逻辑计划在实现层面被定义为LogicalPlan类。从SQL语句经过SparkSqlParser解析生成Unresolved LogicalPlan，到最终优化成为Optim ized LogicalPlan，这个流程主要经过3个阶段，如下图所示。这3个阶段分别产生Unresolved LogicalPlan、Analyzed LogicalPlan和Optimized LogicalPlan，其中Optimized LogicalPlan传递到下一个阶段用于物理执行计划的生成。

具体来讲，这3个阶段所完成的工作分别如下。
（1）由SparkSqlParser中的AstBuilder执行节点访问，将语法树的各种Context节点转换成对应的LogicalPlan节点，从而成为一棵未解析的逻辑算子树（Unresolved LogicalPlan），此时的逻辑算子树是最初形态，不包含数据信息与列信息等。
（2）由Analyzer将一系列的规则作用在Unresolved LogicalPlan上，对树上的节点绑定各种数据信息，生成解析后的逻辑算子树（Analyzed LogicalPlan）。
（3）由Spark SQL中的优化器（Optimizer）将一系列优化规则作用到上一步生成的逻辑算子树中，在确保结果正确的前提下改写其中的低效结构，生成优化后的逻辑算子树（Optimized LogicalPlan）。