hive join的执行流程

Hive的JOIN操作执行流程大致可以分为以下几个步骤：

1. **解析阶段**：首先，Hive解析器将SQL JOIN语句转换成查询计划树（Logical Plan），其中包括参与JOIN操作的表以及连接条件。

2. **优化阶段**：Hive基于成本模型对逻辑计划进行优化，选择最高效的JOIN策略。这通常涉及到计算各种因素如数据大小、磁盘I/O和网络通信等。

3. **物化阶段**：Hive将优化后的逻辑计划转化为物理计划（Physical Plan），确定具体的JOIN算法（如Hash Join、Sort-Merge Join等）以及数据分区和桶的处理。

4. **执行阶段**：
- Hash Join：如果选择的是哈希Join，它会创建临时表，其中一个表的数据会被哈希到内存中，另一个表则顺序扫描，通过比较键值进行匹配。
- Sort-Merge Join：如果选择排序-合并Join，先对两个表分别按照连接条件排序，然后逐条读取并比较，找到匹配项后合并结果。

5. **合并结果**：执行完JOIN操作后，得到的结果集会被合并到一起，形成最终查询结果。

6. **存储阶段**：结果会被写入Hive的外部存储系统（如HDFS）或者内部表中，供后续查询使用。

相关问题

hive sql 执行流程

Hive SQL 执行流程如下：

1. 解析器（Parser）：将用户提交的 SQL 语句解析成抽象语法树（AST）。

2. 预处理器（Preprocessor）：对 AST 进行预处理，包括语法检查、表、列、分区等元数据检查、变量展开等。

3. 查询重写器（Query Rewriter）：根据表的元数据信息，将查询转换成 MapReduce 作业或者 Tez DAG。

4. 查询优化器（Query Optimizer）：对查询进行优化，包括选择最优的执行计划、优化查询的 Join 操作、选择合适的 MapReduce 作业等。

5. 执行器（Executor）：执行优化后的查询计划，生成结果数据。

6. 结果返回器（Result Returner）：将结果数据返回给用户。

注：以上流程是 Hive 的标准流程，但实际执行过程会根据具体情况有所变化。例如，如果查询的数据源是 HBase，那么 Hive 将使用 HBase 的存储引擎来读取数据，而非 MapReduce。