sql在hadoop执行流程

在Hadoop中执行SQL的流程通常如下：

1. 将SQL语句转换为MapReduce任务或Spark任务。
2. 将数据从HDFS中读取到MapReduce或Spark中。
3. 在MapReduce或Spark中执行SQL操作。
4. 将结果写回到HDFS中。

具体的流程可以根据不同的SQL引擎而有所不同，但是大致上都是以上述流程为基础。

相关问题

hivesql 提交到客户端后的执行流程

HiveSQL 是基于 Hadoop 的数据仓库工具 Hive 的查询语言。在 Hive 中，HiveSQL 查询的执行流程如下：

1. 客户端提交查询：用户通过 Hive 的客户端工具（如 Hive CLI、Hue 等）将 HiveSQL 查询语句提交给 Hive 服务。

2. 查询解析与语法分析：Hive 服务接收到查询后，会对查询进行解析和语法分析，以确定查询的语义和结构是否正确。

3. 查询优化器：Hive 使用查询优化器来根据查询的特性和数据存储的布局，生成更高效的执行计划。查询优化器可以对查询进行重写、选择合适的连接方式、选择索引等操作。

4. 执行计划生成：优化器生成一个执行计划，该计划描述了如何在底层执行引擎中执行查询。执行计划通常包括一系列的 MapReduce 任务或 Tez 任务。

5. 任务提交：生成的执行计划中的任务会被提交给底层的执行引擎（如 MapReduce 或 Tez）。这些任务将在 Hadoop 集群上并行执行。

6. 数据读取与处理：每个任务会从对应的数据源读取数据，并进行相应的处理操作。这些处理操作可以包括过滤、聚合、排序、连接等。

7. 中间结果保存：在任务执行过程中，中间结果可能会被缓存或写

hive sql从查询到执行的总流程

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它使用了类似于SQL的查询语言来分析和处理大数据。

Hive SQL的查询到执行的总流程如下：

步骤1：编写Hive SQL查询语句
在Hive中，我们使用类似于SQL的查询语言来编写查询语句。这些查询语句可以包括对表的创建、数据的插入、数据的查询、数据的过滤、数据的排序和聚合等操作。

步骤2：解析查询语句
Hive会对查询语句进行解析，将其转换为一系列的语法树和解析树。解析过程包括词法分析和语法分析两个阶段。

步骤3：生成逻辑执行计划
在这一步骤中，Hive会根据查询的语义和表的元数据生成一棵逻辑执行计划树。逻辑执行计划描述了查询的逻辑处理流程，包括哪些操作需要进行，这些操作的顺序以及它们之间的依赖关系。

步骤4：进行优化
Hive将根据查询的逻辑执行计划进行优化，以提高查询的性能。优化的过程包括逻辑优化和物理优化两个阶段。逻辑优化主要针对查询的语义进行优化，而物理优化则主要针对查询的执行计划进行优化。

步骤5：生成物理执行计划
在这一步骤中，Hive将根据优化后的逻辑执行计划生成一棵物理执行计划树。物理执行计划描述了查询的具体执行方式，包括哪些操作需要进行，这些操作的执行顺序以及它们之间的依赖关系。

步骤6：执行查询
Hive将根据物理执行计划对查询进行实际的执行。在执行过程中，Hive会将查询的任务分发给集群中的各个节点进行并行计算，并将结果返回给用户。

步骤7：输出结果
在查询执行完毕后，Hive会将查询的结果返回给用户，并在需要的时候将结果保存到指定的位置。

综上所述，Hive SQL的查询到执行的总流程包括编写查询语句、解析查询语句、生成逻辑执行计划、进行优化、生成物理执行计划、执行查询和输出结果等多个步骤。通过这个流程，Hive可以高效地处理大规模数据并提供灵活的查询和分析能力。