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

相关问题

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。

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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