hive的sql并行执行

Hive的SQL查询可以通过并行执行来提高查询速度。Hive默认情况下是启用并行执行的，可以通过以下方式控制并行执行的行为：

1. 设置并行度：可以通过设置hive.exec.parallel参数来控制并行度。该参数控制查询中可以并行执行的任务数。默认情况下，该参数值为-1，表示Hive将根据可用资源自动决定并行度。

2. 使用动态分区：动态分区是一种特殊的分区方式，可以将数据分散到多个分区中，从而实现并行执行。使用动态分区需要在查询中使用INSERT OVERWRITE TABLE ... PARTITION(...) SELECT ...语句。

3. 使用Bucket：Bucket是一种数据分组方式，可以将数据划分为多个桶，每个桶都可以独立地进行查询。使用Bucket需要在表创建时指定bucket数量，然后在查询中使用CLUSTER BY语句指定按照哪个字段进行分桶。

总之，Hive的并行执行机制可以通过多种方式来实现，可以根据具体的查询场景选择合适的方法来提高查询效率。

相关问题

hivesql执行流程

Hive SQL 的执行流程可以分为三个主要步骤。首先，Hive 会将用户编写的 SQL 语句进行词法分析和语法分析，生成一个抽象语法树(AST)表示用户查询的结构。这个过程叫做查询解析。在这个过程中，Hive 将 SQL 语句转化为一个 QueryBlock 对象，用来表示查询的结构和语义。

接下来，Hive 会对 QueryBlock 进行语义分析，检查查询中的表、列、函数等是否存在以及其它语义上的错误。在这个步骤中，Hive 还会进行表的访问控制和权限检查。一旦通过了语义分析，Hive 就会生成一个逻辑查询计划(Logical Plan)。逻辑查询计划描述了查询的逻辑操作，例如选择、投影和连接等。

最后，Hive 会将逻辑查询计划转化为物理查询计划(Physical Plan)，并生成对应的 MapReduce 程序。这个过程叫做查询优化和执行计划生成。在这个步骤中，Hive 会进行各种优化，例如谓词下推、列裁剪和任务并行化等，以提高查询的性能。最终，Hive 会将生成的 MapReduce 程序提交给底层的计算引擎进行执行，计算结果将返回给用户。

综上所述，Hive SQL 的执行流程包括查询解析、语义分析和查询优化及执行计划生成三个主要步骤。通过这些步骤，Hive 能够将用户编写的 SQL 转化为 MapReduce 等计算引擎可识别的程序，并实现查询的执行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Hive SQL的底层编译过程详解](https://blog.csdn.net/helloHbulie/article/details/117283369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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hivesql执行过程

Hive SQL的执行过程主要包括以下几个步骤：

1. SQL解析：首先，Hive会对用户输入的SQL进行解析，将其转化为Hive内部的抽象语法树（AST）表示形式。这个过程包括词法分析和语法分析，以及对SQL语句中的各个元素进行校验。

2. 语义分析：在语义分析阶段，Hive会对AST进行进一步的处理，包括语义检查、表和列的解析、权限验证等。同时，Hive还会对查询中的表进行统计信息的收集，以便做出优化决策。

3. 查询优化：Hive会根据收集到的统计信息和查询的特性，进行一系列优化操作，包括选择合适的物理执行计划、重排执行顺序、剪枝无用的列和表等。优化的目标是降低执行成本，提高查询性能。

4. 生成执行计划：在生成执行计划阶段，Hive会根据优化后的查询逻辑，生成对应的物理执行计划。这个执行计划通常以MapReduce或Tez的形式表示，其中包含了一系列的Map和Reduce操作、数据的输入输出路径等。

5. 调度执行：执行计划生成后，Hive会将该计划提交给底层的计算引擎（如MapReduce或Tez）进行执行。计算引擎会负责根据执行计划指导任务的并行执行，将数据从输入路径读取到内存中，经过一系列的转换和计算操作后，将结果写回到输出路径。

6. 结果返回：计算引擎执行完毕后，Hive会将计算结果返回给Hive的驱动程序（Driver），然后通过用户界面（UI）将结果展示给用户。

综上所述，Hive SQL的执行过程包括SQL解析、语义分析、查询优化、生成执行计划、调度执行和结果返回等步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Hive SQL的底层编译过程详解](https://blog.csdn.net/helloHbulie/article/details/117283369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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