hive如何将SQL转换为MapReduce任务进行执行
时间: 2023-04-03 09:00:58 浏览: 84
Hive通过将SQL语句转换为MapReduce任务来执行。具体来说,Hive将SQL语句解析为逻辑计划,然后将逻辑计划转换为物理计划,最后将物理计划转换为MapReduce任务。在执行期间,Hive会将MapReduce任务提交到Hadoop集群上执行,并将结果返回给用户。
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简述Hive的HQL转换为MapReduce的过程?
Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,它允许用户通过一种类 SQL 的语言编写 Hive 查询语言(HQL),然后将 HQL 转换为 MapReduce 作业来执行查询。下面是 Hive 的 HQL 转换为 MapReduce 的过程:
1. 解析 HQL:Hive 会解析 HQL 并生成对应的抽象语法树(AST)。
2. 转换为逻辑执行计划:Hive 将 AST 转换为逻辑执行计划,该计划是一组逻辑操作符(如选择、过滤、连接、聚合等)以及它们之间的关系。
3. 生成物理执行计划:Hive 将逻辑执行计划转换为物理执行计划,该计划包括将每个逻辑操作符转换为 MapReduce 作业的一组阶段(如 Map 阶段、Reduce 阶段、Shuffle 阶段等)。
4. 生成 MapReduce 代码:根据物理执行计划,Hive 会自动生成 MapReduce 作业代码,包括 Mapper、Reducer、Combiner 等。
5. 提交 MapReduce 作业:最后,Hive 将生成的 MapReduce 作业提交到 Hadoop 集群上运行,然后将结果返回给用户。
总的来说,Hive 的 HQL 转换为 MapReduce 的过程是一个较为复杂的过程,但是它大大简化了用户对于 Hadoop 的使用难度,让更多的人能够方便地使用 Hadoop 进行数据分析和处理。
简述Hivesql 转成mr底层的执行过程
HiveSQL 是基于 Hadoop 的数据仓库系统,其中的查询语句会被转换成 MapReduce 作业来执行。下面是 HiveSQL 转换成 MapReduce 作业的过程:
1. 解析查询语句:HiveSQL 接收到查询语句后,会进行语法分析和语义分析,生成逻辑执行计划。
2. 生成物理计划:HiveSQL 将逻辑执行计划转换成物理执行计划,包括操作符的顺序、数据读取和写入的方式等信息。
3. 生成 MapReduce 作业:HiveSQL 将物理执行计划转换成 MapReduce 作业,包括生成 Map 和 Reduce 函数、分区、排序、合并等操作。
4. 提交 MapReduce 作业:HiveSQL 将生成的 MapReduce 作业提交到 Hadoop 集群上运行。
5. 执行 MapReduce 作业:Hadoop 集群会启动一定数量的 Map 和 Reduce 任务来执行 HiveSQL 查询,Map 任务用于数据的分片和处理,Reduce 任务用于数据的合并和汇总。
6. 输出查询结果:当所有的 Map 和 Reduce 任务完成后,HiveSQL 将结果数据写入到 HDFS 或其他存储系统中,并将结果返回给用户。
通过以上步骤,HiveSQL 查询语句会被转换成 MapReduce 作业来执行,实现了对大数据量的高效处理和查询。