hivesql底层是mapreduce嘛
时间: 2023-10-29 07:07:04 浏览: 58
在早期版本的Hive中,它的底层执行引擎是MapReduce。Hive将用户通过HiveQL编写的SQL-like查询转化为一系列的MapReduce任务来处理数据。这种基于MapReduce的执行模型在Hadoop生态系统中被广泛使用。
然而,随着时间的推移,Hive也引入了其他的执行引擎来提高性能和扩展性。例如,Apache Tez是一种更高级的执行引擎,它可以替代MapReduce来执行Hive查询。Tez通过优化查询计划和任务调度,提供了更高效的查询执行。
除了Tez之外,Hive还支持其他的执行引擎,如Apache Spark和Apache Flink。这些引擎可以与Hive集成,提供更快速和交互式的查询体验。
因此,尽管Hive最初是建立在MapReduce之上的,但它已经演变为支持多种执行引擎的数据仓库系统,以满足不同的性能和需求。
相关问题
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。
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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