99、简述 Hive 和 Hadoop 之间的工作原理中执行引擎执行计划的过程。

在 Hive 和 Hadoop 的工作原理中，执行引擎执行计划是一个非常重要的过程。具体来说，执行引擎负责将 Hive 查询转换为 MapReduce 作业，并执行这些作业以获取查询结果。下面是 Hive 和 Hadoop 之间的工作原理中执行引擎执行计划的过程：

1. 解析查询语句：Hive 首先解析查询语句并生成查询计划。

2. 生成执行计划：Hive 将查询计划转换为执行计划，这是一个由多个 MapReduce 作业组成的计划。执行计划指定了查询语句的执行顺序和数据流。

3. 生成 MapReduce 作业：执行引擎将执行计划转换为多个 MapReduce 作业，并将它们提交到 Hadoop 集群上执行。

4. 执行 MapReduce 作业：Hadoop 集群执行 MapReduce 作业，这些作业根据执行计划中指定的顺序和数据流进行操作。

5. 合并结果：执行引擎负责将 MapReduce 作业的输出结果合并为最终查询结果。在此过程中，执行引擎还可以使用 Combiner 和 Partitioner 等技术来优化查询性能。

总的来说，执行引擎执行计划的过程是将 Hive 查询转换为 MapReduce 作业，并管理这些作业的执行过程，最终将它们的输出结果合并为最终查询结果。这个过程是 Hive 和 Hadoop 之间的工作原理中非常重要的一部分，它使得 Hive 可以在 Hadoop 集群上高效地执行 SQL 查询。