hive sql 执行过程
时间: 2023-09-08 21:17:04 浏览: 119
Hive SQL 的执行过程可以分为以下几个步骤:
1. 语法分析与语义分析:Hive 首先对输入的 SQL 语句进行语法和语义分析,确定语句的正确性和可执行性。
2. 查询优化:Hive 在查询执行前进行优化,包括语句重写、查询重构、逻辑优化和物理优化等过程。
3. 任务生成:Hive 将优化后的查询语句转换成可执行的任务,如 MapReduce 任务、Spark 任务等。
4. 任务执行:Hive 根据生成的任务执行计算,并将结果存储到对应的数据源中。
5. 结果返回:Hive 将计算结果返回给用户或应用程序。
以上就是 Hive SQL 的执行过程。
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hive sql 执行流程
Hive SQL 执行流程如下:
1. 解析器(Parser):将用户提交的 SQL 语句解析成抽象语法树(AST)。
2. 预处理器(Preprocessor):对 AST 进行预处理,包括语法检查、表、列、分区等元数据检查、变量展开等。
3. 查询重写器(Query Rewriter):根据表的元数据信息,将查询转换成 MapReduce 作业或者 Tez DAG。
4. 查询优化器(Query Optimizer):对查询进行优化,包括选择最优的执行计划、优化查询的 Join 操作、选择合适的 MapReduce 作业等。
5. 执行器(Executor):执行优化后的查询计划,生成结果数据。
6. 结果返回器(Result Returner):将结果数据返回给用户。
注:以上流程是 Hive 的标准流程,但实际执行过程会根据具体情况有所变化。例如,如果查询的数据源是 HBase,那么 Hive 将使用 HBase 的存储引擎来读取数据,而非 MapReduce。
hive sql执行流程
Hive SQL 的执行流程主要包括三个步骤:元数据管理、SQL编译、MapReduce执行。
元数据管理是通过Metastore来管理的,Metastore可以使用Derby或者Mysql进行元数据存储和管理。
SQL编译是将Hive SQL语句转换为MapReduce等计算引擎可识别的程序。编译过程包括词法分析、语法分析、语义分析、逻辑优化和物理优化。
MapReduce执行是将编译后的程序提交给计算引擎执行,计算引擎可以是MapReduce、Spark等。
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