hive sql的执行过程

Hive SQL 的执行过程主要涉及以下几个步骤：

1. 解析：Hive 将接收到的 SQL 语句进行解析，包括词法分析、语法分析和语义分析。在这个过程中，Hive 会检查 SQL 语句的语法和语义是否合法，并将其转换为抽象语法树（AST）。

2. 查询优化：Hive 在执行 SQL 语句之前会进行查询优化，目的是找到最优的执行计划。这个过程包括统计信息收集、谓词下推、投影消除、连接重排等优化技术的应用。

3. 执行计划生成：根据优化后的查询计划，Hive 生成一个执行计划。执行计划定义了 SQL 语句的具体执行方式，包括需要执行的 MapReduce 任务或者 Tez 任务，以及这些任务的依赖关系和参数设置等信息。

4. 数据读取：根据执行计划，Hive 开始读取数据。如果数据存储在 HDFS 上，则 Hive 会通过 MapReduce 或者 Tez 框架启动相应的任务读取数据。

5. 数据处理：一旦数据被读取，Hive 会对数据进行相应的处理操作，如过滤、排序、聚合等。这些操作可能涉及到大量的计算和数据重组。

6. 数据写入：在数据处理完成后，Hive 会根据执行计划将结果数据写入指定的位置，如 HDFS 或者其他外部表。

7. 结果返回：最后，Hive 将执行结果返回给用户。结果可以是查询的结果集、执行状态信息或者其他用户所需的数据。

需要注意的是，Hive SQL 的执行过程是基于分布式计算框架（如 MapReduce、Tez、Spark 等）的，并且可以根据特定的配置进行灵活调整和扩展。