hive语句执行顺序
时间: 2024-08-03 07:01:04 浏览: 73
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,其SQL查询执行顺序通常按照以下几个步骤:
1. **解析**:首先,Hive SQL会被解析成Hive内部可以理解的执行计划(Execution Plan)。
2. **优化**:Hive会对执行计划进行优化,比如合并操作、去除不必要的步骤等,以提高效率。这一步包括选择最优的JOIN策略、分区过滤等。
3. **编译**:生成最终的物理执行计划,这个计划会详细描述每个操作如何在数据节点上执行。
4. **调度**:将任务分配给合适的节点,并创建作业(Job),这个过程考虑了资源分配和依赖关系。
5. **执行阶段**:
- **MapReduce阶段**:对于大多数查询,Hive会转换为MapReduce任务。Mapper处理输入数据,Reducer聚合结果。这是Hadoop的主要计算模型。
- **状态存储**:Hive使用HBase或者其他持久化存储来保存表的状态信息以及中间结果。
6. **结果合并**:当所有MapReduce任务完成后,Hive将结果合并到最终的结果集中。
7. **返回结果**:最后,查询结果会被返回给用户。
相关问题
hive查询语句执行顺序
Hive查询语句的执行顺序是:
1. 解析器(Parser):将SQL语句转换为抽象语法树。
2. 语义分析器(Semantic Analyzer):检查语法是否正确,并将表名、列名等识别为对象。
3. 查询优化器(Query Optimizer):对查询语句进行优化,提高查询性能。
4. 执行器(Execution Engine):执行查询语句,并返回结果。
以上是Hive查询语句的执行顺序。
hivesql语句的执行顺序
Hive SQL语句的执行顺序可以总结为以下几个步骤:
1. 首先,Hive会先执行WHERE子句中的过滤操作。这是因为Hive会对语句进行优化,并且会根据谓词下推规则进行谓词下推。
2. 然后,Hive会执行SELECT子句中的列操作。在这一步中,Hive会根据SELECT子句中的列列表,从表中选择需要的列,并对这些列进行处理,例如应用函数、别名等。
3. 接着,Hive会执行GROUP BY子句中的分组操作。在这一步中,Hive会将查询结果按照GROUP BY子句中指定的列进行分组,并对每个分组进行聚合操作,例如求和、计数等。
4. 最后,Hive会执行HAVING子句中的过滤操作。在这一步中,Hive会根据HAVING子句中的条件对分组后的结果进行过滤,只保留满足条件的分组。
需要注意的是,以上是Hive SQL语句的一般执行顺序,但在实际执行中,Hive也会根据查询的特点进行优化,以提高查询的效率。
综上所述,Hive SQL语句的执行顺序为:WHERE -> SELECT -> GROUP BY -> HAVING。
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