hive查询语句执行顺序

Hive查询语句的执行顺序是：

1. 解析器（Parser）：将SQL语句转换为抽象语法树。

2. 语义分析器（Semantic Analyzer）：检查语法是否正确，并将表名、列名等识别为对象。

3. 查询优化器（Query Optimizer）：对查询语句进行优化，提高查询性能。

4. 执行器（Execution Engine）：执行查询语句，并返回结果。

以上是Hive查询语句的执行顺序。

相关问题

hive语句执行顺序

Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，其SQL查询执行顺序通常按照以下几个步骤：

1. **解析**：首先，Hive SQL会被解析成Hive内部可以理解的执行计划（Execution Plan）。

2. **优化**：Hive会对执行计划进行优化，比如合并操作、去除不必要的步骤等，以提高效率。这一步包括选择最优的JOIN策略、分区过滤等。

3. **编译**：生成最终的物理执行计划，这个计划会详细描述每个操作如何在数据节点上执行。

4. **调度**：将任务分配给合适的节点，并创建作业（Job），这个过程考虑了资源分配和依赖关系。

5. **执行阶段**：
- **MapReduce阶段**：对于大多数查询，Hive会转换为MapReduce任务。Mapper处理输入数据，Reducer聚合结果。这是Hadoop的主要计算模型。
- **状态存储**：Hive使用HBase或者其他持久化存储来保存表的状态信息以及中间结果。

6. **结果合并**：当所有MapReduce任务完成后，Hive将结果合并到最终的结果集中。

7. **返回结果**：最后，查询结果会被返回给用户。

hivesql语句的执行顺序

Hive SQL语句的执行顺序可以总结为以下几个步骤：

1. 首先，Hive会先执行WHERE子句中的过滤操作。这是因为Hive会对语句进行优化，并且会根据谓词下推规则进行谓词下推。

2. 然后，Hive会执行SELECT子句中的列操作。在这一步中，Hive会根据SELECT子句中的列列表，从表中选择需要的列，并对这些列进行处理，例如应用函数、别名等。

3. 接着，Hive会执行GROUP BY子句中的分组操作。在这一步中，Hive会将查询结果按照GROUP BY子句中指定的列进行分组，并对每个分组进行聚合操作，例如求和、计数等。

4. 最后，Hive会执行HAVING子句中的过滤操作。在这一步中，Hive会根据HAVING子句中的条件对分组后的结果进行过滤，只保留满足条件的分组。

需要注意的是，以上是Hive SQL语句的一般执行顺序，但在实际执行中，Hive也会根据查询的特点进行优化，以提高查询的效率。

综上所述，Hive SQL语句的执行顺序为：WHERE -> SELECT -> GROUP BY -> HAVING。