hive的执行顺序是什么
时间: 2024-01-12 15:09:45 浏览: 27
Hive 的执行顺序一般如下:
1. 语法检查: 在执行 Hive 查询之前, Hive 会对查询进行语法检查, 以确保查询的语法是正确的.
2. 解析: 在语法检查通过后, Hive 会解析查询, 将其转换为内部的抽象语法树 (AST). AST 用于表示查询的逻辑结构, 并且可以被优化器使用.
3. 优化: 在解析后, Hive 会对查询进行优化, 以提高查询的执行效率. Hive 使用许多不同的优化技术来提高查询的执行效率, 包括诸如排序合并优化、分区优化、过滤优化等等.
4. 生成执行计划: 在优化后, Hive 会生成执行计划, 即执行查询所需的一系列 MapReduce 作业.
5. 提交作业: 最后, Hive 会将生成的 MapReduce 作业提交给 Hadoop 进行执行.
注意: 这是一个大致的执行顺序, 具体执行流程可能会有所不同, 具体取决于 Hive 的版本以及查询本身的复杂度.
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hive sql执行顺序
Hive SQL的执行顺序可以分为以下几个步骤:
1. 解析器(Parser):将SQL语句解析为一棵抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)。
2. 语义分析器(Semantic Analyzer):对AST进行语义分析,包括表名、列名的解析、类型检查等。
3. 查询优化器(Query Optimizer):对查询进行优化,包括选择合适的执行计划、重写查询等。
4. 执行计划生成(Execution Plan Generation):根据优化后的查询计划生成最终的执行计划。
5. 执行器(Executor):根据执行计划执行查询,包括读取数据、处理数据等操作。
总结起来,Hive SQL的执行顺序是:解析器 -> 语义分析器 -> 查询优化器 -> 执行计划生成 -> 执行器。
hive sql 执行顺序
Hive SQL 的执行顺序可以分为以下几个步骤:
1. from 子句:查询的数据来源,包括表、视图或者其他查询语句。
2. where 子句:对数据进行筛选,只选择符合条件的数据。
3. group by 子句:对数据进行分组,按照指定的列进行聚合操作。
4. having 子句:对分组后的数据进行筛选,只选择符合条件的数据。
5. select 子句:选择需要查询的列,并进行计算、聚合等操作。
6. order by 子句:按照指定的列对数据进行排序。
7. limit 子句:限制查询结果的数量。
以上是 Hive SQL 的执行顺序,需要注意的是,不同的子句可以按照不同的顺序出现,但是最终的执行顺序是以上所述的顺序。