hive sql 执行流程

Hive SQL 执行流程如下：

1. 解析器（Parser）：将用户提交的 SQL 语句解析成抽象语法树（AST）。

2. 预处理器（Preprocessor）：对 AST 进行预处理，包括语法检查、表、列、分区等元数据检查、变量展开等。

3. 查询重写器（Query Rewriter）：根据表的元数据信息，将查询转换成 MapReduce 作业或者 Tez DAG。

4. 查询优化器（Query Optimizer）：对查询进行优化，包括选择最优的执行计划、优化查询的 Join 操作、选择合适的 MapReduce 作业等。

5. 执行器（Executor）：执行优化后的查询计划，生成结果数据。

6. 结果返回器（Result Returner）：将结果数据返回给用户。

注：以上流程是 Hive 的标准流程，但实际执行过程会根据具体情况有所变化。例如，如果查询的数据源是 HBase，那么 Hive 将使用 HBase 的存储引擎来读取数据，而非 MapReduce。

相关问题

Hive SQL执行流程

Hive SQL的执行流程通常包括以下几个步骤：

1. **解析（Parsing）**: 当用户提交Hive SQL语句时，Hive首先会通过词法分析器将其分解为可理解的语法结构。

2. **编译（Compiling）**: Hive将解析后的语法树转换为Hive内部的优化查询计划，这一步可能涉及查询优化，如选择最合适的执行路径。

3. **优化（Optimization）**: Hive根据数据分布、资源可用性和其他因素对查询计划进行优化，以提高执行效率。

4. **执行（Execution）**:
a. **逻辑执行（Logical Execution）**: Hive使用元数据（Metadata）来确定数据的位置和格式，并生成逻辑执行计划，比如基于MapReduce或Tez的分布式计算任务。
b. **物理执行（Physical Execution）**: 根据优化后的逻辑计划，Hive进一步细化成物理操作，如扫描数据表、排序、过滤等操作。

5. **分布式执行（Distributed Execution）**: 如果查询涉及到大量的数据或跨多个节点，Hive会将任务拆分成小部分并发送到集群中的各个节点上执行。
6. **结果聚合（Result Aggregation）**: 各个节点执行完任务后，结果会被汇总并返回给用户。

7. **错误处理和日志记录**: 如果在执行过程中遇到错误，Hive会捕获异常并记录详细的日志供调试。

hive sql执行流程

Hive SQL 的执行流程主要包括三个步骤：元数据管理、SQL编译、MapReduce执行。

元数据管理是通过Metastore来管理的，Metastore可以使用Derby或者Mysql进行元数据存储和管理。

SQL编译是将Hive SQL语句转换为MapReduce等计算引擎可识别的程序。编译过程包括词法分析、语法分析、语义分析、逻辑优化和物理优化。

MapReduce执行是将编译后的程序提交给计算引擎执行，计算引擎可以是MapReduce、Spark等。