前言
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关于数据库的一些基本概念
Schema（模式）
数据库 Schema 有两种含义。
一种是概念上的 Schema，指的是一组 DDL 语句集，该语句集完整地描述了数据库的结构。
还有一种是物理上的 Schema，指的是数据库中的一个名字空间，它包含一组表、视图和存储过程等命名对象。
物理 Schema 可以通过标准SQL语句来创建、更新和修改。
Catalog（目录）
数据库实例的数据库 Catalog 由元数据组成，其中存储了数据库对象的定义，例如基表、视图（虚拟表）、同义词、值范围、索引、用户和用户组。
SQL标准指定了访问 Catalog 的统一方法，称为INFORMATION_SCHEMA ，但并非所有数据库都遵循此方法，即使它们实现了 SQL 标准的其他方面。
在Spark SQL 系统中，Catalog 主要用于各种函数资源信息和元数据信息（数据库、数据表、数据视图、数据分区与函数等)的统一管理。
Namespace（命名空间）
Namespace 是一个逻辑实体。
Namespace 提供对数据和代码的访问，这些数据和代码（通常）存储在多个数据库中。
Spark 2.x 的 Catalog 体系
SessionCatalog
WHAT
在 Spark 2.x 中，Spark SQL中的 Catalog 体系实现以 SessionCatalog 为主体，通过SparkSession （Spark程序入口）提供给外部调用。
一般一个SparkSession对应一个SessionCatalog。
本质上， SessionCatalog起到了一个代理的作用，对底层的元数据信息、临时表信息、视图信息和函数信息进行了封装。
SessionCatalog的构造参数包括 6 部分，除传入 Spark SQL 和Hadoop 配置信息的CatalystConf与Configuration外，还涉及以下4个方面的内容。
构造参数
GlobalTempViewManager(全局的临时视图管理)
对应DataFrame中常用的createGlobalTempView方法，进行跨Session 的视图管理。
GlobalTempViewManager是一个线程安全的类，提供了对全局视图的原子操作，包括创建、更新、删除和重命名等。
在GlobalTempViewManager内部实现中，主要功能依赖一个mutable类型的HashMap来对视图名和数据源进行映射，其中的key是视图名的字符串，value是视图所对应的LogicalPlan（一般在创建该视图时生成）。
需要注意的是，GlobalTempViewManager对视图名是大小写敏感的。
FunctionResourceLoader(函数资源加载器)
在 Spark SQL 中除内置实现的各种函数外，还支持用户自定义的函数和Hive中的各种函数。
这些函数往往通过Jar包或文件类型提供， FunctionResourceLoader主要就是用来加载这两种类型的资源以提供函数的凋用。
需要注意的是，对于 Archive 类型的资源，目前仅支持在 YARN 模式下以spark-submit 方式提交时进行加载。
FunctionRegistry(函数注册接口)
用来实现对函数的注册(Register)、查找(Lookup)和删除(Drop)等功能。
一般来讲，FunctionRegistry 的具体实现需要是线程安全的，以支持并发访问。
在 Spark SQL 中默认实现是SimpleFunctionRegistry，其中采用Map数据结构注册了各种内置的函数。
ExternalCatalog(外部系统Catalog)
用来管理数据库(Databases)、数据表(Tables)、数据分区(Partitions)和函数(Functions)的接口。
顾名思义，其目标是与外部系统交互， 并做到上述内容的非临时性存储，同样需要满足线程安全以支持并发访问。
在Spark SQL中，具体实现有InMemoryCatalog和HiveExternalCatalog两种。
前者将上述信息存储在内存中，一般用于测试或比较简单的SQL处理；后者利用Hive原数据库来实现持久化的管理，在生产环境中广泛应用。
小结
总体来看，SessionCatalog是用于管理上述一切基本信息的入口。
SessionCatalog在Spark SQL的整个流程中起着重要的作用， 在逻辑算子阶段和物理算子阶段都会用到。
Spark 3.x 的 Catalog 体系
为什么已经有了现成的以 SessionCatalog 为核心的 Catalog 体系，还要做出重大改进呢？
Spark 3.x 版本的 Catalog 体系和 2.x 版本相比，有什么优势？
在回答上面的 2 个问题前，请先阅读下面的 2 个博客，都是我翻译自官方 SPIP（软件过程改进计划，类似软件开发计划书的意思） 。
读完上面的 2 篇博客，实际上答案就比较明显了，DataSource v1 版本存在诸多问题：
- 由于其输入参数包括 DataFrame / SQLContext，因此 DataSource API 兼容性取决于这些上层的 API。
- 物理存储信息（例如，划分和排序）不会从数据源传播，并且因此，Spark 的优化器无法利用。
- 可扩展性不好，并且算子的下推能力受限。
- 缺少高性能的列式读取接口。
- 写入接口是如此普遍，不支持事务。
DataSource v2 是用来读取和写入数据的新型 API ，旨在支持更多外部数据存储，并且可以更灵活地集成这些存储。
但是，v2 API 目前缺少该集成的一些关键部分：
- 我们需要定义 catalog API 用来 create，alter，load 和 drop 表，于是我们就有了
TableCatalog - 我们需要 定义 catalog API 用来操作函数，于是我们就有了
FunctionCatalog - 我们需要 定义 catalog API 用来操作 Namespace，于是我们就有了
SupportsNamespaces - 我们需要保持向后兼容性，于是我们就有了
V2SessionCatalog，这个类实现了上面的 3 个接口，它实际上是对SessionCatalog的一个封装，这一点从它的构造函数可以清晰看出来：
class V2SessionCatalog(catalog: SessionCatalog)
extends TableCatalog with FunctionCatalog with SupportsNamespaces with SQLConfHelper
上面的
SQLConfHelper只是用来方便获取SQLConf的，和 Catalog 体系无关。
类图
我们将上面提到的类和接口都画到一个类图中，希望大家可以从中体会到 Spark Catalog 体系的设计思想。
