hive sql执行原理

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL来处理大规模的结构化数据。Hive SQL的执行原理主要分为以下几个步骤：

1. HiveQL解析和语法分析：Hive接收到用户提交的HiveQL查询语句后，首先会进行语法分析，确保查询语句的正确性和合法性。

2. 查询优化器：在语法分析后，Hive会使用查询优化器对查询进行优化。这个过程包括逻辑优化、物理优化和执行计划生成。优化器会尝试重写查询，选择合适的连接算法和操作顺序，以提高查询性能。

3. 查询计划生成：在优化器阶段完成后，Hive会生成查询的执行计划。执行计划是一个逻辑和物理执行计划的组合，描述了如何从底层存储系统中检索和处理数据。

4. 查询执行：一旦生成了执行计划，Hive将会将其转化为一系列的MapReduce任务或Tez任务，并提交给底层的执行引擎进行执行。每个任务负责处理输入数据的一部分，然后将结果写入临时表或输出目录。

5. 结果返回：当所有的任务完成后，Hive会将最终结果返回给用户。用户可以选择将结果保存到文件系统中或者直接在终端上显示。

需要注意的是，Hive SQL执行过程中会将HiveQL查询转化为一系列的MapReduce任务或Tez任务来执行，这样可以充分利用Hadoop集群的并行计算能力来处理大规模数据。同时，Hive还支持使用索引和分区等技术来提高查询的性能。

相关问题

hivesql编译原理

HiveSQL是Apache Hive中的一种查询语言，用于处理分布式数据存储系统中的大规模结构化数据。HiveSQL编译原理可以简要分为以下几个步骤：

1. 词法分析（Lexical Analysis）：将输入的查询语句拆分成一个个的词法单元（tokens），例如关键字、标识符、运算符等。

2. 语法分析（Syntax Analysis）：根据语法规则，将词法单元转换为语法分析树（Syntax Tree），也称为抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。在这一步骤中，HiveSQL会检查查询语句的语法是否正确。

3. 语义分析（Semantic Analysis）：对语法树进行语义检查。这包括检查表和列是否存在、权限验证、数据类型一致性等。

4. 逻辑优化（Logical Optimization）：通过执行一系列优化规则来优化查询计划。这些规则可以重新排列操作的顺序，消除不必要的操作，以提高查询性能。

5. 物理优化（Physical Optimization）：根据底层存储系统的特性，进一步优化查询计划。例如，选择合适的索引、使用合适的连接方式等。

6. 执行计划生成（Execution Plan Generation）：根据优化后的查询计划生成可执行的任务序列。这些任务可以在集群中并行执行，以提高查询效率。

7. 执行计划执行（Execution Plan Execution）：将生成的任务序列发送到分布式计算引擎，例如MapReduce或Tez，执行实际的查询操作。在这个阶段，数据将从存储系统中读取并进行处理，最后将结果返回给用户。

总的来说，HiveSQL编译原理涉及从输入的查询语句到最终执行的各个阶段，包括词法分析、语法分析、语义分析、逻辑优化、物理优化、执行计划生成和执行计划执行等。这些步骤共同协作，确保查询语句能够正确解析并高效执行。

hive并行执行原理

Hive的并行执行原理涉及到Hive的优化和作业调度机制。在Hive中，可以通过设置参数来启用并行执行。其中，设置hive.optimize.skewjoin为true可以启用倾斜数据的并行处理，而设置hive.skewjoin.key为skew_key_threshold（默认值为100000）可以指定倾斜数据的阈值。\[1\]

Hive的核心是Driver，而Driver的核心是SemanticAnalyzer。Hive实际上是一个SQL到Hadoop作业的编译器。在Hadoop上，最常见的作业是MapReduce，但Hive也支持其他作业引擎，如Tez和Spark。Hive的并行执行原理与MapReduce类似，但在执行优化上有所区别。\[3\]

总的来说，Hive通过将SQL语句转换为Hadoop作业来实现并行执行。通过优化和作业调度机制，Hive可以提高查询的执行效率和并行处理能力。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [hive实现原理介绍](https://blog.csdn.net/breakout_alex/article/details/106938809)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Hive体系结构（二）Hive的执行原理、与关系型数据库的比较](https://blog.csdn.net/Lnho2015/article/details/51417880)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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