DataFrame、DataSet 和 Spark SQL 的实际执行流程都是相同的：
1.进行 DataFrame/Dataset/SQL 编程；
2.如果是有效的代码，即代码没有编译错误，Spark 会将其转换为一个逻辑计划；
3.Spark 将此逻辑计划转换为物理计划，同时进行代码优化；
4.Spark 然后在集群上执行这个物理计划 (基于 RDD 操作) 。
4.1 逻辑计划(Logical Plan)
执行的第一个阶段是将用户代码转换成一个逻辑计划。它首先将用户代码转换成 unresolved logical plan(未解决的逻辑计划)，之所以这个计划是未解决的，是因为尽管您的代码在语法上是正确的，但是它引用的表或列可能不存在。 Spark 使用 analyzer(分析器) 基于 catalog(存储的所有表和 DataFrames 的信息) 进行解析。解析失败则拒绝执行，解析成功则将结果传给 Catalyst 优化器 (Catalyst Optimizer)，优化器是一组规则的集合，用于优化逻辑计划，通过谓词下推等方式进行优化，最终输出优化后的逻辑执行计划
4.2 物理计划(Physical Plan)
得到优化后的逻辑计划后，Spark 就开始了物理计划过程。 它通过生成不同的物理执行策略，并通过成本模型来比较它们，从而选择一个最优的物理计划在集群上面执行的。物理规划的输出结果是一系列的 RDDs 和转换关系 (transformations)。
4.3 执行
在选择一个物理计划后，Spark 运行其 RDDs 代码，并在运行时执行进一步的优化，生成本地 Java 字节码，最后将运行结果返回给用户。