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hivesql的执行及编译过程

一、hive在执行sql时会以mapreduce的方式对数据进行接入和处理，其主要包含以下几个阶段：
hive sql的执行及编译过程
1.hive首先根据sql语句中的表从hdfs文件中获取数据，对数据文件进行split操作，使其可以一行一行将所需数据读入内存；
2.map函数将内存中的数据按照key值进行映射，形成一行一行的key-value值，比如用户表中的性别字段，内存中map处理后的记录如下：
hive sql的执行及编译过程
3.在实际应用中会有多台机器参与map处理，map完成后需要将带有相同key的数据分发到同一台集群去进行后续处理，此时的操作称为shuffle；
4.如果sql中包含有join、count、sum，此时还会进行reduce操作，比如count，其完成reduce后数据情况如下：
hive sql的执行及编译过程

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二、在hive底层，同时还会将上面的sql进行编译，其过程主要包含以下六点：
hive sql的执行及编译过程
为便于理解，我们拿一个简单的查询语句进行展示，对5月30号的地区维表进行查询：

select * from dim.dim_region where dt = '2019-05-30'

1.根据Antlr定义的sql语法规则，将相关sql进行词法、语法解析，转化为抽象语法树AST Tree

ABSTRACT SYNTAX TREE:
TOK_QUERY
    TOK_FROM 
    TOK_TABREF
           TOK_TABNAME
               dim
                 dim_region
    TOK_INSERT
      TOK_DESTINATION
          TOK_DIR
              TOK_TMP_FILE
        TOK_SELECT
          TOK_SELEXPR
              TOK_ALLCOLREF
        TOK_WHERE
          =
              TOK_TABLE_OR_COL
                  dt
                    '2019-05-30'

2.遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
AST Tree生成后由于其复杂度依旧较高，不便于翻译为mapreduce程序，需要进行进一步抽象和结构化，形成QueryBlock。QueryBlock是一条SQL最基本的组成单元，包括三个部分：输入源，计算过程，输出。简单来讲一个QueryBlock就是一个子查询。QB的生成过程为一个递归过程，先序遍历 AST Tree ，遇到不同的Token 节点(理解为特殊标记)，保存到相应的属性中，主要包含以下几个过程：

  • TOK_QUERY：创建 QB 对象，循环递归子节点
  • TOK_FROM：将表名语法部分保存到 QB 对象的 aliasToTabs 等属性中
  • TOK_INSERT：循环递归子节点
  • TOK_DESTINATION：将输出目标的语法部分保存在 QBParseInfo 对象的nameToDest 属性中
  • TOK_SELECT：分别将查询表达式的语法部分保存在 destToSelExpr 、destToAggregationExprs 、 destToDistinctFuncExprs 三个属性中
  • TOK_WHERE：将 Where 部分的语法保存在 QBParseInfo 对象的destToWhereExpr 属性中

3.遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree
Hive最终生成的MapReduce任务，Map阶段和Reduce阶段均由OperatorTree组成。逻辑操作符，就是在Map阶段或者Reduce阶段完成单一特定的操作。
基本的操作符包括TableScanOperator，SelectOperator，FilterOperator，JoinOperator，GroupByOperator，ReduceSinkOperator
ReduceSinkOperator将Map端的字段组合序列化为Reduce Key/value, Partition Key，只可能出现在Map阶段，同时也标志着Hive生成的MapReduce程序中Map阶段的结束。
Operator在Map Reduce阶段之间的数据传递都是一个流式的过程。每一个Operator对一行数据完成操作后之后将数据传递给childOperator计算。
由于Join/GroupBy/OrderBy均需要在Reduce阶段完成，所以在生成相应操作的Operator之前都会先生成一个ReduceSinkOperator，将字段组合并序列化为Reduce Key/value, Partition Key。

4..Logical Optimizer对OperatorTree进行优化操作
使用ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量。大部分逻辑层优化器通过变换 OperatorTree ，合并操作符，达到减少 MapReduce Job ，减少 shuffle 数据量的目的。

5.遍历OperatorTree，并翻译为MapReduce任务
OperatorTree 转化为 Task tree的过程分为下面几个阶段

对输出表生成 MoveTask
从 OperatorTree 的其中一个根节点向下深度优先遍历
ReduceSinkOperator 标示 Map/Reduce 的界限，多个 Job 间的界限
遍历其他根节点，遇过碰到 JoinOperator 合并 MapReduceTask
生成 StatTask 更新元数据
剪断 Map 与 Reduce 间的 Operator 的关系

6.物理层优化器对MapReduce任务进行优化，生成最终的执行计划


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