hivesql执行过程

语法解析

SemanticAnalyzer

SemanticAnalyzer是Hive中的语义分析器，负责检查Hive SQL程序的语义是否正确。SemanticAnalyzer会对Hive SQL程序进行以下检查：

检查过程

语法检查

SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序的语法是否正确，包括关键字、运算符、字符串、数字等。

类型检查

SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序中的变量、常量、表达式等的类型是否正确。

范围检查

SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序中的变量是否在定义的范围内使用。

约束检查

SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序中的约束是否满足。

SemanticAnalyzer的检查结果会记录在Hive的错误日志中。如果SemanticAnalyzer发现语义错误，则Hive SQL程序将无法执行。

原理

SemanticAnalyzer的原理如下：

1. SemanticAnalyzer首先会使用ANTLR解析器来解析Hive SQL程序，生成抽象语法树 (AST)。AST是Hive SQL程序的结构化表示，它包含了Hive SQL程序的语法信息。
2. SemanticAnalyzer会使用Resolver来解析AST，将AST中的变量、常量、表等引用解析为具体的值。
3. SemanticAnalyzer会使用Checker来检查AST，检查AST中的语义是否正确。

Checker是SemanticAnalyzer的核心组件，它负责检查AST的语义。Checker会对AST进行以下检查：

• 语法检查：Checker会检查AST是否满足Hive的语法规则。
• 类型检查：Checker会检查AST中的变量、常量、表达式等的类型是否正确。
• 范围检查：Checker会检查AST中的变量是否在定义的范围内使用。
• 约束检查：Checker会检查AST中的约束是否满足。

如果Checker发现语义错误，则会记录在Hive的错误日志中。

SemanticAnalyzer的检查过程是递归的，它从AST的根节点开始，逐级检查子节点。如果发现语义错误，则会中止检查，并返回错误信息。

Checker

SemanticAnalyzer中的Checker是用来检查源代码语义是否正确的组件。它通常是基于一个类型系统来实现的。类型系统定义了程序中的各种类型，以及这些类型之间的关系。Checker会使用类型系统来检查程序中的表达式、语句和函数是否符合语义规则。

Checker的实现可以分为以下几个步骤：

1. 构建符号表。符号表是存储程序中所有符号及其类型信息的数据结构。Checker需要使用符号表来查找符号的类型。
2. 检查表达式。Checker会检查表达式的类型是否正确。例如，如果表达式的类型是整数，那么其值必须是一个整数。
3. 检查语句。Checker会检查语句的语义是否正确。例如，如果语句是赋值语句，那么其左值和右值的类型必须是兼容的。
4. 检查函数。Checker会检查函数的参数类型和返回类型是否正确。

以下是一个简单的Checker的实现示例：

class Checker:def __init__(self, symbol_table):self.symbol_table = symbol_tabledef check_expression(self, expression):# 检查表达式的类型是否正确expression_type = self.symbol_table.get_type(expression)if expression_type is None:raise SemanticError("Unknown symbol: " + expression)# 检查表达式的值是否正确if expression_type == "int":if not isinstance(expression, int):raise SemanticError("Expression is not an integer: " + expression)elif expression_type == "float":if not isinstance(expression, float):raise SemanticError("Expression is not a float: " + expression)def check_statement(self, statement):# 检查语句的语义是否正确if isinstance(statement, AssignmentStatement):# 检查赋值语句的左值和右值的类型是否兼容variable_type = self.symbol_table.get_type(statement.variable)value_type = self.check_expression(statement.value)if variable_type != value_type:raise SemanticError("Type mismatch: " + statement)elif isinstance(statement, IfStatement):# 检查条件表达式的类型是否是布尔值condition_type = self.check_expression(statement.condition)if condition_type != "bool":raise SemanticError("Condition is not a boolean: " + statement)elif isinstance(statement, WhileStatement):# 检查条件表达式的类型是否是布尔值condition_type = self.check_expression(statement.condition)if condition_type != "bool":raise SemanticError("Condition is not a boolean: " + statement)def check_function(self, function):# 检查函数的参数类型是否正确for parameter in function.parameters:parameter_type = self.symbol_table.get_type(parameter)if parameter_type is None:raise SemanticError("Unknown symbol: " + parameter)# 检查函数的返回类型是否正确return_type = self.symbol_table.get_type(function.return_type)if return_type is None:raise SemanticError("Unknown symbol: " + function.return_type)

这个Checker可以检查简单的表达式、语句和函数。它使用了一个简单的符号表来存储程序中所有符号及其类型信息。它还使用了一些简单的规则来检查表达式、语句和函数的语义。

HiveServer2

HiveServer2 是 Hive 的一种服务器模式，它允许用户通过 JDBC 或 ODBC 连接到 Hive。HiveServer2 在 Hive 的后端运行，它将用户的查询发送到 Hive 的执行引擎。HiveServer2 还负责处理用户的连接和认证。

HiveServer2 相对于 Hive 的其他模式有以下优点：

• 它提供了一个可扩展的连接管理器，可以处理多个用户同时连接到 Hive。
• 它提供了一个安全的连接管理器，可以使用用户名和密码来认证用户。
• 它提供了一个标准的 JDBC 和 ODBC 接口，可以通过任何支持这些接口的客户端工具来连接到 Hive。

HiveServer2 是 Hive 的默认服务器模式。它是使用 Hive 的推荐方式。

HiveServer2 的工作原理如下：

1. 用户使用 JDBC 或 ODBC 连接到 HiveServer2。
2. HiveServer2 会验证用户的连接，并为用户创建一个会话。
3. 用户向 HiveServer2 发送查询。
4. HiveServer2 将查询发送到 Hive 的执行引擎。
5. Hive 的执行引擎执行查询，并将结果返回给 HiveServer2。
6. HiveServer2 将结果返回给用户。

HiveServer2 的架构如下：

+-------------------------------------------------------+
| HiveServer2                                         |
+-------------------------------------------------------+
|                                                     |
|                       Hive Driver                   |
|                                                     |
+-------------------------------------------------------+
|                                                     |
|                       JDBC/ODBC Client              |
|                                                     |
+-------------------------------------------------------+

HiveServer2 由以下组件组成：

• HiveServer2 服务器：HiveServer2 服务器是 HiveServer2 的核心组件，它负责处理用户的连接、认证和查询。
• Hive 执行引擎：Hive 执行引擎负责执行 Hive 的查询。
• Hive JDBC/ODBC 驱动程序：Hive JDBC/ODBC 驱动程序提供 JDBC 和 ODBC 接口，可以通过任何支持这些接口的客户端工具来连接到 Hive。

HiveServer2 服务器

Hive 执行引擎

Hive 执行引擎是 Hive 的核心组件，它负责执行 Hive 的查询。Hive 执行引擎可以使用不同的计算引擎来执行查询，包括 MapReduce、Tez 和 Spark。

Hive 执行引擎的功能如下：

• 解析查询语句。
• 生成执行计划。
• 执行执行计划。
• 生成查询结果。

Hive 执行引擎的实现可以分为以下几个阶段：

1. 解析阶段：Hive 执行引擎首先会解析查询语句，并生成语法树。
2. 优化阶段：Hive 执行引擎会对语法树进行优化，以提高查询的性能。
3. 编译阶段：Hive 执行引擎会将优化后的语法树转换为执行计划。
4. 执行阶段：Hive 执行引擎会根据执行计划来执行查询。
5. 结果阶段：Hive 执行引擎会将查询结果返回给用户。

Hive 执行引擎的架构如下：

+-------------------------------------------------------+
| Hive 执行引擎                                       |
+-------------------------------------------------------+
|                                                     |
|                       Parser                       |
|                                                     |
+-------------------------------------------------------+
|                                                     |
|                       Optimizer                     |
|                                                     |
+-------------------------------------------------------+
|                                                     |
|                       HivePlanner                   |
|                                                     |
+-------------------------------------------------------+
|                                                     |
|                       HiveExecDriver                |
|                                                     |
+-------------------------------------------------------+
|                                                     |
|                       HiveExecMapper               |
|                                                     |
+-------------------------------------------------------+
|                                                     |
|                       HiveExecReducer              |
|                                                     |
+-------------------------------------------------------+

Hive 执行引擎由以下组件组成：

• Parser：Parser 负责解析查询语句，并生成语法树。
• Optimizer：Optimizer 负责对语法树进行优化，以提高查询的性能。
• HivePlanner：HivePlanner 负责将优化后的语法树转换为执行计划。
• HiveExecDriver：HiveExecDriver 负责执行查询。
• HiveExecMapper：HiveExecMapper 负责执行 MapReduce 阶段的任务。
• HiveExecReducer：HiveExecReducer 负责执行 Reduce 阶段的任务。

Hive 执行引擎的优化策略可以分为以下几个方面：

• 逻辑优化：逻辑优化是指对查询的语法树进行优化，以提高查询的性能。例如，Hive 执行引擎可以通过以下方式来进行逻辑优化：
  • 常量折叠：将查询中出现的常量值折叠到表达式中，以减少计算量。
  • 子查询优化：将子查询合并到外层查询中，以减少查询的次数。
  • 谓词下推：将查询中的谓词下推到表扫描之前，以减少扫描的数据量。
• 物理优化：物理优化是指对查询的执行计划进行优化，以提高查询的性能。例如，Hive 执行引擎可以通过以下方式来进行物理优化：
  • 合并 Map 任务：将多个 Map 任务合并到一个 Map 任务中，以提高 Map 任务的并行度。
  • 合并 Reduce 任务：将多个 Reduce 任务合并到一个 Reduce 任务中，以减少 Reduce 任务的数量。
  • 选择合适的计算引擎：根据查询的特点，选择合适的计算引擎，以提高查询的性能。

Hive JDBC/ODBC 驱动程序

Hive JDBC/ODBC 驱动程序是 Hive 提供的一种连接器，它允许用户通过 JDBC 或 ODBC 连接到 Hive。Hive JDBC/ODBC 驱动程序提供标准的 JDBC 和 ODBC 接口，可以通过任何支持这些接口的客户端工具来连接到 Hive。

Hive JDBC/ODBC 驱动程序的功能如下：

• 支持 JDBC 和 ODBC 接口。
• 支持 Hive 的所有功能，包括查询、DDL、DML 等。
• 支持 Hive 的所有数据类型，包括表、视图、UDF 等。
• 支持 Hive 的所有安全功能，包括用户名、密码、Kerberos 等。

Hive JDBC/ODBC 驱动程序可以通过以下方式下载：

• 从 Hive 的官方网站下载。
• 从 Hive 的源代码中编译。

Hive JDBC/ODBC 驱动程序的使用方法如下：

• 使用 JDBC 连接到 HiveServer2。
• 使用 ODBC 连接到 HiveServer2。

Hive JDBC/ODBC 驱动程序的示例代码如下：

// 使用 JDBC 连接到 HiveServer2
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://localhost:10000/default", "user", "password");// 使用 ODBC 连接到 HiveServer2
Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://localhost:10000/default;user=user;password=password");

Hive JDBC/ODBC 驱动程序的优势如下：

• 提供了一种标准的连接方式，可以通过任何支持 JDBC 或 ODBC 的客户端工具来连接到 Hive。
• 提供了一种安全的连接方式，可以使用用户名、密码、Kerberos 等来认证用户。
• 提供了一种灵活的连接方式，可以通过 JDBC 或 ODBC 接口来访问 Hive 的所有功能。

Optimizer

Hive中的Optimizer是负责优化Hive SQL程序执行计划的组件。Optimizer会对Hive SQL程序的执行计划进行以下优化：

优化过程

• 逻辑优化：Optimizer会对Hive SQL程序的逻辑执行计划进行优化，例如：
  • 推导常量
  • 合并子查询
  • 重写表达式
• 物理优化：Optimizer会对Hive SQL程序的物理执行计划进行优化，例如：
  • 选择合适的分布策略
  • 选择合适的算子
  • 合并MapReduce任务

原理

Optimizer的原理如下：

1. Optimizer会首先使用语义分析器来检查Hive SQL程序的语义是否正确。如果语义错误，则会中止优化，并返回错误信息。
2. Optimizer会使用逻辑优化器来对Hive SQL程序的逻辑执行计划进行优化。逻辑优化器会根据Hive的语义规则，对Hive SQL程序的逻辑执行计划进行改写，以提高执行效率。
3. Optimizer会使用物理优化器来对Hive SQL程序的物理执行计划进行优化。物理优化器会根据Hive的执行机制，对Hive SQL程序的物理执行计划进行改写，以提高执行效率。

Optimizer的作用是提高Hive SQL程序的执行效率。Optimizer可以通过对Hive SQL程序的执行计划进行优化，减少不必要的计算和I/O操作，从而提高Hive SQL程序的执行效率。

在Hive 3.0中，Optimizer进行了一些改进，包括：

• 支持更加复杂的优化规则
• 支持更加灵活的优化策略
• 支持更多的优化算法

这些改进使得Hive 3.0的Optimizer更加高效，能够对Hive SQL程序进行更加有效的优化。

Hive Metastore

Hive Metastore 是 Hive 的元数据存储系统，它存储了 Hive 的所有元数据，包括表、列、分区、外部表、UDF 等。Hive Metastore 是一个关系型数据库，可以使用 MySQL、PostgreSQL 等数据库来实现。

Hive Metastore 的主要功能如下：

• 存储 Hive 的所有元数据。
• 提供对 Hive 元数据的访问接口。
• 实现 Hive 元数据的版本控制。
• 实现 Hive 元数据的安全访问控制。

Hive Metastore 的架构如下：

+-------------------------------------------------------+
| Hive Metastore                                       |
+-------------------------------------------------------+
|                                                     |
|                       MySQL/PostgreSQL             |
|                                                     |
+-------------------------------------------------------+

Hive Metastore 由以下组件组成：

• Hive Metastore Server：Hive Metastore Server 是 Hive Metastore 的核心组件，它负责处理对 Hive 元数据的访问请求。
• MySQL/PostgreSQL：MySQL/PostgreSQL 是 Hive Metastore 的存储组件，它存储 Hive 的所有元数据。

Hive Metastore 的优点如下：

• 提供了一个集中式、可靠的元数据存储系统。
• 提供了对 Hive 元数据的访问接口，可以通过 HiveQL 或 JDBC 来访问 Hive 元数据。
• 实现了 Hive 元数据的版本控制，可以追踪 Hive 元数据的变更历史。
• 实现了 Hive 元数据的安全访问控制，可以根据用户的权限来访问 Hive 元数据。

Hive Metastore 的缺点如下：

• 是一个单点故障系统，如果 Hive Metastore Server 发生故障，可能会导致 Hive 无法使用。
• 需要额外维护一个关系型数据库，增加了系统的复杂度。

总体而言，Hive Metastore 是一个重要的 Hive 组件，它提供了对 Hive 元数据的集中式、可靠的存储。

总结

也就是说，hive sql在客户端被编写之后会发送到hive的服务端，服务端首先会对编写的sql进行词法解析和语法解析，检测语法的正确性，然后会对sql进行语义分析，如果语义分析没有问题，则进行下一步sql优化工作，优化工作完毕之后，会生成sql的执行计划，然后最终会生成一系列map reduce任务，从而得到结果。