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hive的執(zhí)行流程

1. 執(zhí)行流程概述

hive的執(zhí)行流程
查看hive語句的執(zhí)行流程:explain select ….from t_table …;

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  • 查看hive語句的執(zhí)行流程:explain select ….from t_table …;
  • 操作符是hive的最小執(zhí)行單元
  • Hive通過execmapper和execreducer執(zhí)行MapReduce程序,執(zhí)行模式有本地模式和分布式模式
  • 每個操作符代表一個 HDFS 操作或者 MapReduce 作業(yè)
    hive的操作符
    hive的執(zhí)行流程
    Hive編譯器的工作職責
  • Parser:將Hql語句轉(zhuǎn)換成抽像的語法書(Abstract Syntax Tree)
  • Semantic Analyzer:將抽象語法樹轉(zhuǎn)換成查詢塊
  • Logic Plan Generator:將查詢樹,轉(zhuǎn)換成邏輯查詢計劃
  • Logic Optimizer:重寫邏輯查詢計劃,優(yōu)化邏輯執(zhí)行計劃
  • Physical Plan Gernerator:將邏輯執(zhí)行計劃轉(zhuǎn)化為物理計劃
  • Physical Optimizer:選擇最佳的join策略,優(yōu)化物理執(zhí)行計劃

2. Hive 工作原理

hive的執(zhí)行流程
流程大致步驟為:

1.?用戶提交查詢等任務給Driver。

2.?編譯器獲得該用戶的任務Plan。

3.?編譯器Compiler根據(jù)用戶任務去MetaStore中獲取需要的Hive的元數(shù)據(jù)信息。

4.?編譯器Compiler得到元數(shù)據(jù)信息,對任務進行編譯,先將HiveQL轉(zhuǎn)換為抽象語法樹,然后將抽象語法樹轉(zhuǎn)換成查詢塊,將查詢塊轉(zhuǎn)化為邏輯的查詢計劃,重寫邏輯查詢計劃,將邏輯計劃轉(zhuǎn)化為物理的計劃(MapReduce),?最后選擇最佳的策略。

5.?將最終的計劃提交給Driver。

  1. Driver將計劃Plan轉(zhuǎn)交給ExecutionEngine去執(zhí)行,獲取元數(shù)據(jù)信息,提交給JobTracker或者SourceManager執(zhí)行該任務,任務會直接讀取HDFS中文件進行相應的操作。

7.?獲取執(zhí)行的結果。

8.?取得并返回執(zhí)行結果。

3. hive的具體執(zhí)行過程分析

(1)Join(reduce join)

例:SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON pv.userid = u.userid;
hive的執(zhí)行流程
map 端:以 JOIN ON 條件中的列作為 Key,以page_view表中的需要字段,表標識作為value,最終通過key進行排序,也就是join字段進行排序。
shuffle端:根據(jù) Key 的值進行 Hash,并將 Key/Value 對按照 Hash 值推 至不同對 Reduce 中
reduce 端:根據(jù)key進行分組,根據(jù)不同的表的標識,拿出不同的數(shù)據(jù),進行拼接。

(2)group by

例:SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age;
hive的執(zhí)行流程
map 端
key:以pageid, age作為key,并且在map輸出端有combiner。
value :1次
reduce 端:對value進行求和

(3)distinct

例:select distinct age from log;
map端
key:age
value:null
reduce端
一組只要一個輸出context.write(key,null)。

(4)distinct+count

例:select count(distinct userid) from weibo_temp;
即使設置了reduce個數(shù)為3個,最終也只會執(zhí)行一個,因為,count()是全局,只能開啟一個reducetask。
map端
key:userid
value: null
reduce端
一組只要一個,定義一個全局變量用于計數(shù),在cleanup(Context context) 中輸出context.write(key,count)
當然distinct+count是一個容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)傾斜的做法,應該盡量避免,如果無法避免,那么就使用這種方法:
select count(1) from (select distinct userid from weibo_temp); 這樣可以并行多個reduce task任務,從而解決單節(jié)點的壓力過大。

網(wǎng)站標題:hive的執(zhí)行流程
本文網(wǎng)址:http://www.yijiale78.com/article16/ihdsdg.html

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