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:

python 复制代码
class Checker:

    def __init__(self, symbol_table):
        self.symbol_table = symbol_table

    def 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:

复制代码
+-------------------------------------------------------+
| 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:

复制代码
+-------------------------------------------------------+
| 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:

java 复制代码
// 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:

复制代码
+-------------------------------------------------------+
| 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。

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