hive sql的编译数据

Hive SQL的编译数据包括以下内容：

1. SQL语句的语法分析和语义分析结果，即解析出的AST（抽象语法树）和语义信息。

2. SQL语句的元数据信息，包括表结构、数据类型、分区等信息。

3. SQL语句的优化信息，包括优化器选择的执行计划、数据倾斜检测和处理等。

4. SQL语句的物理执行计划，包括数据读取、过滤、聚合、排序等操作的执行顺序和方式。

5. SQL语句的执行结果，包括查询结果、写入数据结果等。

编译数据是Hive SQL执行过程中的重要中间数据，它的生成和使用对于SQL执行的效率和准确性有着至关重要的影响。

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。

hivesql的编译顺序

HiveSQL的编译顺序如下：

1. 词法分析：将源代码分解为词法单元，例如关键字、运算符、标识符等。

2. 语法分析：将词法单元转换为语法树，检查语法的正确性和完整性。

3. 语义分析：检查语义的正确性和完整性，例如变量的类型和作用域等。

4. 优化：对语法树进行优化，例如常量折叠、表达式重组等，以提高查询性能。

5. 代码生成：将优化后的语法树转换为可执行的代码，例如执行计划或者MapReduce任务等。