hive对sql的解析中，逻辑计划的生成和什么有关

在Hive对SQL语句进行解析时，生成逻辑执行计划的过程与查询语句的语法结构、查询方式、表结构以及查询优化等因素有关。

具体来说，生成逻辑执行计划的过程中，Hive会考虑以下因素：

1. 查询方式：查询方式包括SELECT、JOIN、WHERE、GROUP BY、ORDER BY等查询操作，不同的查询方式会影响逻辑执行计划的生成。

2. 表结构：表结构包括表的列数、列类型、数据分布等因素，这些因素影响了查询的优化计划生成。

3. 查询优化：Hive在生成逻辑执行计划的过程中会考虑查询优化，比如列裁剪、谓词下推、Join 重排等操作，以提高查询性能。

4. 数据倾斜：如果查询中存在数据倾斜的情况，Hive会尝试使用skew join等技术来解决这个问题，影响了逻辑执行计划的生成。

在考虑以上因素的基础上，Hive会生成一个逻辑执行计划，该计划描述了查询的执行顺序、数据的处理方式，以及MapReduce任务的数量等信息。逻辑执行计划是生成物理执行计划的基础，是优化查询性能的关键。

相关问题

hive使用的sql解析

Hive使用的SQL解析是指Hive对用户输入的SQL语句进行分析、解析和转换成对应的Hive操作。

首先，Hive通过自己的解析器来解析用户输入的SQL语句。解析器会将SQL语句分解为不同的部分，包括SQL关键字、表名、列名、函数等。解析器还会检查SQL语句的语法是否正确，并进行错误提示。

接下来，Hive将解析得到的SQL语句转换成对应的Hive操作，例如查询操作、插入操作、创建表操作等。这个过程被称为查询计划的生成。查询计划是一个逻辑执行计划，描述了Hive执行SQL语句的步骤和顺序。

在生成查询计划的过程中，Hive会对表和列进行元数据的查询，获取表的结构信息和列的数据类型等。Hive还会进行语义分析，检查SQL语句中的表和列是否存在，以及数据类型是否匹配等。如果存在错误或不匹配的情况，Hive会报错提示用户。

最后，Hive会根据生成的查询计划来执行SQL语句。执行过程中，Hive会将查询转换成一系列的MapReduce作业，并在Hadoop集群上运行。每个作业都会根据查询计划中的步骤来处理数据，并最终返回查询结果。

总之，Hive使用的SQL解析是将用户输入的SQL语句进行解析、转换和执行的过程。通过解析器分析语法，生成查询计划，并最终在Hadoop上执行作业，实现了把SQL查询转换成MapReduce作业的能力。

阐述Hive中SQl查询转化为MapReduce作业的具体过程

Hive中SQL查询转化为MapReduce作业的过程如下：

1. 解析SQL语句并生成抽象语法树(AST)；
2. 将AST转化为一系列的MapReduce任务，即生成逻辑执行计划；
3. 生成物理执行计划，优化逻辑执行计划；
4. 根据物理执行计划生成MapReduce任务，提交到Hadoop集群中执行；
5. 将MapReduce任务输出结果存储在HDFS或其他支持的存储系统中，并将结果返回给用户。

以上是Hive中SQL查询转化为MapReduce作业的过程，通过将查询转化为MapReduce任务，使得Hive可以利用Hadoop的分布式计算能力来加速数据查询和分析。