hive的物理执行计划涉及到的类

在 Hive 中，物理执行计划是通过将逻辑执行计划（Logical Plan）转换而来的，其中涉及到的类主要有以下几个：

1. PhysicalPlan：物理执行计划的根节点，包含了多个物理操作（Physical Operator）。

2. PhysicalOperator：物理操作的抽象基类，包含了执行该操作所需的输入、输出、配置等信息。

3. MapWork：MapReduce 任务的抽象基类，包含了 Map 阶段的相关信息，如 Mapper 类、输入格式、输出格式等。

4. ReduceWork：MapReduce 任务的抽象基类，包含了 Reduce 阶段的相关信息，如 Reducer 类、输入格式、输出格式等。

5. FileSinkOperator：文件输出操作，将计算结果输出到文件系统中。

6. TableScanOperator：数据扫描操作，从 Hive 表中读取数据。

7. SelectOperator：查询操作，对输入数据进行筛选、投影等操作。

8. JoinOperator：连接操作，对输入数据进行连接操作。

9. GroupByOperator：分组操作，对输入数据进行分组操作。

10. SortOperator：排序操作，对输入数据进行排序操作。

这些类都是在 Hive 的编译器中定义的，用于将用户输入的 HiveQL 查询语句转换成物理执行计划，最终生成 MapReduce 作业并提交到 Hadoop 集群中执行。

相关问题

Hive SQL执行流程

Hive SQL的执行流程通常包括以下几个步骤：

1. **解析（Parsing）**: 当用户提交Hive SQL语句时，Hive首先会通过词法分析器将其分解为可理解的语法结构。

2. **编译（Compiling）**: Hive将解析后的语法树转换为Hive内部的优化查询计划，这一步可能涉及查询优化，如选择最合适的执行路径。

3. **优化（Optimization）**: Hive根据数据分布、资源可用性和其他因素对查询计划进行优化，以提高执行效率。

4. **执行（Execution）**:
a. **逻辑执行（Logical Execution）**: Hive使用元数据（Metadata）来确定数据的位置和格式，并生成逻辑执行计划，比如基于MapReduce或Tez的分布式计算任务。
b. **物理执行（Physical Execution）**: 根据优化后的逻辑计划，Hive进一步细化成物理操作，如扫描数据表、排序、过滤等操作。

5. **分布式执行（Distributed Execution）**: 如果查询涉及到大量的数据或跨多个节点，Hive会将任务拆分成小部分并发送到集群中的各个节点上执行。
6. **结果聚合（Result Aggregation）**: 各个节点执行完任务后，结果会被汇总并返回给用户。

7. **错误处理和日志记录**: 如果在执行过程中遇到错误，Hive会捕获异常并记录详细的日志供调试。

hive join的执行流程

Hive的JOIN操作执行流程大致可以分为以下几个步骤：

1. **解析阶段**：首先，Hive解析器将SQL JOIN语句转换成查询计划树（Logical Plan），其中包括参与JOIN操作的表以及连接条件。

2. **优化阶段**：Hive基于成本模型对逻辑计划进行优化，选择最高效的JOIN策略。这通常涉及到计算各种因素如数据大小、磁盘I/O和网络通信等。

3. **物化阶段**：Hive将优化后的逻辑计划转化为物理计划（Physical Plan），确定具体的JOIN算法（如Hash Join、Sort-Merge Join等）以及数据分区和桶的处理。

4. **执行阶段**：
- Hash Join：如果选择的是哈希Join，它会创建临时表，其中一个表的数据会被哈希到内存中，另一个表则顺序扫描，通过比较键值进行匹配。
- Sort-Merge Join：如果选择排序-合并Join，先对两个表分别按照连接条件排序，然后逐条读取并比较，找到匹配项后合并结果。

5. **合并结果**：执行完JOIN操作后，得到的结果集会被合并到一起，形成最终查询结果。

6. **存储阶段**：结果会被写入Hive的外部存储系统（如HDFS）或者内部表中，供后续查询使用。