hive sql 执行过程

Hive SQL 的执行过程可以分为以下几个步骤：

1. 语法分析与语义分析：Hive 首先对输入的 SQL 语句进行语法和语义分析，确定语句的正确性和可执行性。

2. 查询优化：Hive 在查询执行前进行优化，包括语句重写、查询重构、逻辑优化和物理优化等过程。

3. 任务生成：Hive 将优化后的查询语句转换成可执行的任务，如 MapReduce 任务、Spark 任务等。

4. 任务执行：Hive 根据生成的任务执行计算，并将结果存储到对应的数据源中。

5. 结果返回：Hive 将计算结果返回给用户或应用程序。

以上就是 Hive SQL 的执行过程。

相关问题

hive sql 执行流程

Hive SQL 执行流程如下：

1. 解析器（Parser）：将用户提交的 SQL 语句解析成抽象语法树（AST）。

2. 预处理器（Preprocessor）：对 AST 进行预处理，包括语法检查、表、列、分区等元数据检查、变量展开等。

3. 查询重写器（Query Rewriter）：根据表的元数据信息，将查询转换成 MapReduce 作业或者 Tez DAG。

4. 查询优化器（Query Optimizer）：对查询进行优化，包括选择最优的执行计划、优化查询的 Join 操作、选择合适的 MapReduce 作业等。

5. 执行器（Executor）：执行优化后的查询计划，生成结果数据。

6. 结果返回器（Result Returner）：将结果数据返回给用户。

注：以上流程是 Hive 的标准流程，但实际执行过程会根据具体情况有所变化。例如，如果查询的数据源是 HBase，那么 Hive 将使用 HBase 的存储引擎来读取数据，而非 MapReduce。

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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