要保存Spark DataFrame的逻辑计划或血统以供重放，可以使用queryExecution的toString方法将逻辑计划转换为字符串，并将其保存到文件中。以下是代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SaveLogicalPlan {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SaveLogicalPlan")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 创建DataFrame
    val df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/input.csv")

    // 执行一些转换操作生成逻辑计划
    val transformedDf = df.select("col1", "col2").filter("col1 > 10")

    // 保存逻辑计划到文件
    val logicalPlan = transformedDf.queryExecution.logical.toString
    val outputPath = "path/to/output.txt"
    spark.sparkContext.parallelize(Seq(logicalPlan)).saveAsTextFile(outputPath)
  }
}

上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用spark.read方法加载输入文件生成DataFrame。然后，通过执行一些转换操作生成了逻辑计划。最后，使用queryExecution.logical.toString方法将逻辑计划转换为字符串，并使用saveAsTextFile方法将其保存到文件中。

请注意，逻辑计划是在DataFrame的逻辑执行阶段生成的，因此在执行物理计划之前保存逻辑计划是可行的。在保存逻辑计划之后，您可以使用spark.read.textFile方法读取并重新创建逻辑计划，以便进行重放或其他目的。