简述Hivesql 转成mr底层的执行过程

HiveSQL 是基于 Hadoop 的数据仓库系统，其中的查询语句会被转换成 MapReduce 作业来执行。下面是 HiveSQL 转换成 MapReduce 作业的过程：

1. 解析查询语句：HiveSQL 接收到查询语句后，会进行语法分析和语义分析，生成逻辑执行计划。

2. 生成物理计划：HiveSQL 将逻辑执行计划转换成物理执行计划，包括操作符的顺序、数据读取和写入的方式等信息。

3. 生成 MapReduce 作业：HiveSQL 将物理执行计划转换成 MapReduce 作业，包括生成 Map 和 Reduce 函数、分区、排序、合并等操作。

4. 提交 MapReduce 作业：HiveSQL 将生成的 MapReduce 作业提交到 Hadoop 集群上运行。

5. 执行 MapReduce 作业：Hadoop 集群会启动一定数量的 Map 和 Reduce 任务来执行 HiveSQL 查询，Map 任务用于数据的分片和处理，Reduce 任务用于数据的合并和汇总。

6. 输出查询结果：当所有的 Map 和 Reduce 任务完成后，HiveSQL 将结果数据写入到 HDFS 或其他存储系统中，并将结果返回给用户。

通过以上步骤，HiveSQL 查询语句会被转换成 MapReduce 作业来执行，实现了对大数据量的高效处理和查询。

相关问题

简述 hivesql 和spark-sql 的区别(可以百度)

HiveSQL和Spark SQL都是基于SQL的查询引擎，但它们在实现方式和使用场景上存在一些区别。其中，Hive SQL是基于Hadoop MapReduce的，而Spark SQL是基于Spark的。以下是它们的一些区别：

1. 实现方式：Hive SQL是基于Hadoop MapReduce的，而Spark SQL是基于Spark的。这意味着Hive SQL需要在Hadoop集群上运行，而Spark SQL可以在独立的Spark集群上运行。

2. 性能：由于Spark SQL是基于内存计算的，因此在处理大规模数据时比Hive SQL更快。但在小数据量时，Hive SQL的性能可能会更好。

3. 支持的数据源：Hive SQL支持Hadoop生态系统中的各种数据源，如HDFS、HBase和Amazon S3等。而Spark SQL除了支持Hadoop生态系统中的数据源，还支持NoSQL数据库，如Cassandra和MongoDB等。

4. 语法：虽然Hive SQL和Spark SQL都是基于SQL的查询引擎，但它们的语法略有不同。例如，在Spark SQL中，可以使用强类型语言的特性，如类型安全和lambda表达式等。

总之，Hive SQL和Spark SQL都是基于SQL的查询引擎，但它们在实现方式、性能、支持的数据源和语法等方面存在一些区别，可以根据具体的需求进行选择。

简述Hive的HQL转换为MapReduce的过程？

Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它允许用户通过一种类 SQL 的语言编写 Hive 查询语言（HQL），然后将 HQL 转换为 MapReduce 作业来执行查询。下面是 Hive 的 HQL 转换为 MapReduce 的过程：

1. 解析 HQL：Hive 会解析 HQL 并生成对应的抽象语法树（AST）。

2. 转换为逻辑执行计划：Hive 将 AST 转换为逻辑执行计划，该计划是一组逻辑操作符（如选择、过滤、连接、聚合等）以及它们之间的关系。

3. 生成物理执行计划：Hive 将逻辑执行计划转换为物理执行计划，该计划包括将每个逻辑操作符转换为 MapReduce 作业的一组阶段（如 Map 阶段、Reduce 阶段、Shuffle 阶段等）。

4. 生成 MapReduce 代码：根据物理执行计划，Hive 会自动生成 MapReduce 作业代码，包括 Mapper、Reducer、Combiner 等。

5. 提交 MapReduce 作业：最后，Hive 将生成的 MapReduce 作业提交到 Hadoop 集群上运行，然后将结果返回给用户。

总的来说，Hive 的 HQL 转换为 MapReduce 的过程是一个较为复杂的过程，但是它大大简化了用户对于 Hadoop 的使用难度，让更多的人能够方便地使用 Hadoop 进行数据分析和处理。