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执行计划

Hive SQL执行计划是指Hive在执行SQL语句时生成的查询执行计划。它描述了Hive如何执行查询，包括数据的读取、处理和输出等过程。Hive使用解析器将SQL语句解析为一棵抽象语法树（AST），然后通过优化器生成最终的执行计划。

Hive SQL执行计划通常包括以下几个关键步骤：

1. 解析：将SQL语句解析为一棵抽象语法树（AST），识别出查询的各个组成部分，如表名、列名、条件等。

2. 语义分析：对AST进行语义分析，验证表名、列名的正确性，并进行类型检查等。

3. 优化：通过优化器对查询进行优化，包括重写查询、选择合适的连接方式、选择合适的索引等。优化的目标是提高查询性能和效率。

4. 生成执行计划：根据优化后的查询，生成最终的执行计划。执行计划通常以树状结构表示，每个节点代表一个操作，如扫描表、过滤条件、连接操作等。

5. 执行计划的执行：根据生成的执行计划，按照节点的顺序执行各个操作，读取数据、进行处理，并输出结果。

在Hive中，可以通过EXPLAIN关键字来查看SQL语句的执行计划。执行EXPLAIN语句后，Hive会将执行计划以文本形式输出，可以查看每个节点的操作和顺序。

Hive sql 执行计划

Hive SQL的执行计划是描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。执行计划可以通过在查询语句的SQL前面加上关键字explain来查看。在执行计划中，可以看到SQL的执行顺序、使用的索引、表的连接方式等信息。