hive sql转换成MR任务过程

hive sql转换成MR任务过程

1）用户接口：Client
CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC(jdbc 访问 hive)、WEBUI（浏览器访问 hive）
2）元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是 default）、表的拥有者、列/分区字段、表
的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
3）Hadoop
使用 HDFS 进行存储，使用 MapReduce 进行计算。
4）驱动器：Driver
5）解析器（SQL Parser）
将 SQL 字符串转换成抽象语法树 AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如 antlr；
对 AST 进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL 语义是否有误。
6）编译器（Physical Plan）
将 AST 编译生成逻辑执行计划。
7）优化器（Query Optimizer）
对逻辑执行计划进行优化。
8）执行器（Execution）
把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于 Hive 来说，就是 MR/Spark。
hive核心组件如图：

1.进入程序，利用Antlr框架定义HQL的语法规则，对HQL完成词法语法解析，将HQL转换为为AST（抽象语法树）；
2.遍历AST，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock（查询块），可以理解为最小的查询执行单元；
3.遍历QueryBlock，将其转换为OperatorTree（操作树，也就是逻辑执行计划），可以理解为不可拆分的一个逻辑执行单元；
4.使用逻辑优化器对OperatorTree（操作树）进行逻辑优化。例如合并不必要的ReduceSinkOperator，减少Shuffle数据量；
5.遍历OperatorTree，转换为TaskTree。也就是翻译为MR任务的流程，将逻辑执行计划转换为物理执行计划；
6.使用物理优化器对TaskTree进行物理优化；
7.生成最终的执行计划，提交任务到Hadoop集群运行。

HQL转换为MR核心流程