1、Hive 執行過程概述
一、概述
（1） Hive 將 HQL 轉換成一組操做符（Operator），好比 GroupByOperator, JoinOperator 等app
（2）操做符 Operator 是 Hive 的最小處理單元post
（3）每一個操做符表明一個 HDFS 操做或者 MapReduce 做業優化
（4）Hive 經過 ExecMapper 和 ExecReducer 執行 MapReduce 程序，執行模式有本地模式和分 布式兩種模式code
二、Hive 操做符列表
三、Hive 編譯器的工做職責
（1）Parser：將 HQL 語句轉換成抽象語法樹（AST：Abstract Syntax Tree）blog
（2）Semantic Analyzer：將抽象語法樹轉換成查詢塊排序
（3）Logic Plan Generator：將查詢塊轉換成邏輯查詢計劃編譯器
（4）Logic Optimizer：重寫邏輯查詢計劃，優化邏輯執行計劃編譯
（5）Physical Plan Gernerator：將邏輯計劃轉化成物理計劃（MapReduce Jobs）class
（6）Physical Optimizer：選擇最佳的 Join 策略，優化物理執行計劃語法
四、優化器類型
上表中帶①符號的，優化目的都是儘可能將任務合併到一個 Job 中，以減小 Job 數量，帶②的 優化目的是儘可能減小 shuffle 數據量
2、join
一、對於 join 操做
SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON pv.userid = u.userid;
二、實現過程
Map：
一、以 JOIN ON 條件中的列做爲 Key，若是有多個列，則 Key 是這些列的組合
二、以 JOIN 以後所關心的列做爲 Value，當有多個列時，Value 是這些列的組合。在 Value 中還會包含表的 Tag 信息，用於標明此 Value 對應於哪一個表
三、按照 Key 進行排序
Shuffle：
一、根據 Key 的值進行 Hash，並將 Key/Value 對按照 Hash 值推至不一樣對 Reduce 中
Reduce：
一、 Reducer 根據 Key 值進行 Join 操做，而且經過 Tag 來識別不一樣的表中的數據
三、具體實現過程
3、Group By
一、對於 group by操做
SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age;
二、實現過程
4、Distinct
一、對於 distinct的操做
按照 age 分組，而後統計每一個分組裏面的不重複的 pageid 有多少個
SELECT age, count(distinct pageid) FROM pv_users GROUP BY age;
二、實現過程
三、詳細過程解釋
該 SQL 語句會按照 age 和 pageid 預先分組，進行 distinct 操做。而後會再按 照 age 進行分組，再進行一次 distinct 操做