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%"]
[ .reference_list ]