1.概述

Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，使得用户能够通过简单的SQL语句来处理和分析大规模的数据。本文将深入分析Apache Hive的源代码，探讨其关键组件和工作原理，以便更好地理解其在大数据处理中的角色。

2.内容

在开始源代码分析之前，让我们先了解一下Hive的整体架构。Hive采用了类似于传统数据库的表结构，但底层数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。其架构主要包括元数据存储、查询编译器、执行引擎等关键组件。如图所示。

2.1 了解Hive整体架构组成

了解Hive整体架构组成是深入分析Hive源代码的基础。通过仔细阅读Hive官方文档以及深入研究源代码结构，我们能够揭示Hive系统的基本构成。整体而言，Hive架构主要由用户接口、元数据存储、查询处理流程以及数据存储与计算等关键组件组成。这些组件相互协作，构建了一个强大而灵活的大数据处理框架，使得用户可以以SQL的方式便捷地操作分布式存储在HDFS中的庞大数据集。

1.用户接口

Hive提供了三种主要的用户接口，分别是命令行、JDBC/ODBC 客户端和 Web UI界面。其中，命令行是最为常用的，为用户提供了便捷的命令行界面。JDBC/ODBC 客户端则是Hive的Java客户端，通过类似于传统数据库JDBC的方式连接至Hive Server。而Web UI界面则通过浏览器访问，提供了更直观的图形化操作界面。

2.元数据存储

Hive的元数据（MetaStore）存储在关系型数据库中，比如MySQL或Derby。这些元数据包括表的名称、表的列和分区属性、表的特性（例如是否为外部表）、以及表的数据所在目录等信息。

3.查询处理流程

Hive的查询处理包括解释器、编译器、优化器等模块，负责对Hive SQL查询语句进行词法分析、语法分析、编译、优化以及生成查询计划。生成的查询计划存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并在随后通过MapReduce任务的调度来执行。

4.数据存储与计算

Hive的数据存储在HDFS中，而大部分的查询和计算任务由MapReduce完成。值得注意的是，一些查询可能不会生成MapReduce任务，例如，对于类似于 SELECT * FROM stu 的查询，Hive能够执行一种高效的读取操作。在这种情况下，Hive直接扫描与表 stu 相关联的存储目录下的文件，然后将查询结果输出。但大多数涉及数据的计算操作都会通过MapReduce实现。

通过上述架构分析，我们能够更清晰地了解Hive在数据处理过程中的工作流程，包括用户接口的选择、元数据的管理、查询语句的处理，以及数据的存储和计算方式。这有助于开发者更好地理解和优化Hive在大数据环境中的性能和可扩展性。

2.2 深度分析Hive元数据存储机制

关于数据存储，Hive提供了极大的灵活性，不设定专门的数据存储格式或索引。用户能够自由组织Hive中的表，只需在创建表时指定数据的列分隔符和行分隔符，Hive即可解析数据。所有的数据都存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，存储结构主要包括数据库、文件、表和视图。Hive的数据模型涵盖了Table（内部表）、External Table（外部表）、Partition（分区）和Bucket（桶）。Hive默认支持直接加载文本文件，同时还提供了对各种压缩文件的支持，比GZIP、ZLIB、SNAPPY等。

此外，Hive将元数据存储在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，用户可以通过三种不同的模式连接到数据库。这种设计使得Hive能够灵活地与多种关系型数据库集成，提供了元数据管理的可扩展性和可定制性。

1.内嵌模式

这种模式连接到一个本地内嵌的数据库Derby，通常用于单元测试。内嵌的Derby数据库每次只能访问一个数据文件，这意味着它不支持多会话连接。这种配置适用于轻量级的测试场景，其中每个测试可以在相对独立的数据库环境中运行，确保测试之间的隔离性和可重复性。如图所示。

2.本地模式

这种模式本质上将Hive默认的元数据存储介质从内置的Derby数据库切换至MySQL数据库。通过这种配置，不论以何种方式或在何处启动Hive，只要连接到同一台Hive服务，所有节点都能访问一致的元数据信息，实现元数据的共享。如图所示。

3.远程模式

在远程模式下，MetaStore服务在其自己的独立JVM上运行，而不是在HiveServer的JVM中。其他进程若要与MetaStore服务器通信，则可以使用Thrift协议连接至MetaStore服务进行元数据库访问。在生产环境中，强烈建议配置Hive MetaStore为远程模式。在这种配置下，其他依赖于Hive的软件能够通过MetaStore访问Hive。由于这种模式下还可以完全屏蔽数据库层，因此带来更好的可管理性和安全性。如图所示。

请注意，在远程模式下，我们需要配置hive.metastore.uris参数，明确指定MetaStore服务运行的机器IP和端口。此外，还需要手动单独启动Metastore服务。

2.3 深入解析Hive的工作原理

深度解析Hive的工作原理，不仅仅是对其内部机制进行透彻理解，更是对大数据处理范式进行深刻认知的探索。本节将引领读者从用户查询到底层数据存储，从元数据管理到分布式计算引擎，深入剖析Hive的工作原理技术内幕。

Hive的内部核心组件主要包含：元数据存储、查询编译器、执行引擎和数据存储与计算。元数据存储负责管理关于表结构、分区信息和其他元数据的信息，而查询编译器将Hive SQL语句翻译成MapReduce任务，最终由执行引擎在Hadoop集群上调度和执行。

1.MetaStore（元数据存储）

负责存储和管理Hive的元数据，它使用关系数据库来持久保存元数据信息，其中包括有关表结构、分区信息等的关键信息。

2.解释器和编译器

这一部分负责将用户提交的SQL语句转换成语法树，然后生成DAG（有向无环图）形式的Job链，形成逻辑计划。这个过程确保了SQL查询的合法性和优化的可行性。

3.优化器

Hive的优化器提供了基于规则的优化，其中包括列过滤、行过滤、谓词下推以及不同的Join方式。列过滤通过去除查询中不需要的列，行过滤在TableScan阶段进行，利用Partition信息只读取符合条件的Partition。谓词下推有助于减少后续处理的数据量。对于Join，Hive支持Map端Join、Shuffle Join、Sort Merge Join等多种方式，以适应不同的数据分布和处理需求。

4.执行器

执行器负责将优化后的DAG转换为MapReduce任务，按顺序执行其中的所有Job。在没有依赖关系的情况下，执行器采用并发方式执行，以提高整体执行效率。这个阶段将逻辑计划转化为实际的MapReduce任务，并执行相应的数据处理操作。

这些核心组件协同工作，构成了Hive在大数据环境中进行数据处理的完整流程。从元数据管理到SQL查询的解析和优化，再到最终的执行，这一系列的步骤清晰地展现了Hive在分布式环境中的强大功能。如图所示。

3.深度分析Hive Driver工作机制

在阅读一个框架的源代码时，通常的做法是从程序的入口开始，只关注核心部分，跳过校验和异常等次要细节。在深入研究Hive的源码时，我们的起点往往是执行脚本。

在深入分析Hive执行脚本之前，我们首先来了解一下Hive的源代码目录结构，如图所示。

首先，我们可以观察代码以确定Hive的客户端模式，是Cli还是Beeline。代码如下：

复制代码

# 检查SERVICE变量是否为空
if [ "$SERVICE" = "" ] ; then
  # 如果SERVICE为空，再检查HELP变量是否为"_help"
  if [ "$HELP" = "_help" ] ; then
    # 如果HELP是"_help"，将SERVICE设置为"help"
    SERVICE="help"
  else
    # 如果HELP不是"_help"，将SERVICE设置为"cli"
    SERVICE="cli"
  fi
fi

# 检查SERVICE变量是否为"cli"且USE_BEELINE_FOR_HIVE_CLI变量是否为"true"
if [[ "$SERVICE" == "cli" && "$USE_BEELINE_FOR_HIVE_CLI" == "true" ]] ; then
  # 如果两个条件都满足，将SERVICE设置为"beeline"
  SERVICE="beeline"
fi

在bin/hive目录下，存在一个名为cli.sh的脚本，它包含了启动Hive Cli或Beeline的逻辑实现。代码如下：

复制代码

以下是给定Hive脚本的中文注释版本：

shell
# 设置THISSERVICE变量为"cli"
THISSERVICE=cli
# 将THISSERVICE添加到SERVICE_LIST环境变量中，后面添加一个空格
export SERVICE_LIST="${SERVICE_LIST}${THISSERVICE} "

# 设置旧版CLI为默认客户端
# 如果USE_DEPRECATED_CLI未设置或不等于false，则使用旧版CLI
if [ -z "$USE_DEPRECATED_CLI" ] || [ "$USE_DEPRECATED_CLI" != "false" ]; then
  USE_DEPRECATED_CLI="true"
fi

# 定义updateCli函数，用于更新CLI配置
updateCli() {
  # 如果USE_DEPRECATED_CLI等于"true"，则配置旧版CLI
  if [ "$USE_DEPRECATED_CLI" == "true" ]; then
    export HADOOP_CLIENT_OPTS=" -Dproc_hivecli $HADOOP_CLIENT_OPTS " # 添加配置选项
    CLASS=org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver # 设置类为旧版CLI驱动
    JAR=hive-cli-*.jar # 设置jar包为旧版CLI的jar包
  else
    # 如果USE_DEPRECATED_CLI不等于"true"，则配置新版CLI(Beeline)
    export HADOOP_CLIENT_OPTS=" -Dproc_beeline $HADOOP_CLIENT_OPTS -Dlog4j.configurationFile=beeline-log4j2.properties" # 添加配置选项
    CLASS=org.apache.hive.beeline.cli.HiveCli # 设置类为新版CLI(Beeline)驱动
    JAR=hive-beeline-*.jar # 设置jar包为新版CLI(Beeline)的jar包
  fi
}

# 定义cli函数，用于执行Hive命令
cli () {
  updateCli # 调用updateCli函数更新配置
  execHiveCmd $CLASS $JAR "$@" # 执行Hive命令
}

# 定义cli_help函数，用于显示Hive命令的帮助信息
cli_help () {
  updateCli # 调用updateCli函数更新配置
  execHiveCmd $CLASS $JAR "--help" # 执行帮助命令
}

从实现脚本里面可以看到，如果启动的是Hive Cli，则会加载hive-cli-*.jar依赖，然后从对应的org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver类的main方法中启动。如果启动的是Beeline，则会加载hive-beeline-*.jar依赖中org.apache.hive.beeline.cli.HiveCli类中的main方法。下面，我们以CliDriver类为例子来进行源代码入口分析。

1.main方法

在CliDriver类中，找到对应的main方法：

复制代码

 public static void main(String[] args) throws Exception {
    // Hive Cli 启动入口
    int ret = new CliDriver().run(args);
    // 退出虚拟机
    System.exit(ret);
  }

在上述代码中，关键在于理解ret这个返回参数，它在整个流程中将起着非常重要的作用。在后续，可以总结ret的各种返回值，这样可以根据退出代码大致判断出错误的类型。例如，0 表示正常退出。

2.run方法

在CliDriver类中，找到对应的run方法：

复制代码

public  int run(String[] args) throws Exception {

    OptionsProcessor oproc = new OptionsProcessor();
    // 解析参数
    if (!oproc.process_stage1(args)) {
      // 解析失败，返回错误码
      return 1;
}
// 省略其它代码
}

通过process_stage1方法进行参数校验是整个流程的关键步骤。此方法主要用于验证系统级别的参数，例如hiveconf、hive.root.logger、hivevar等。如果这类参数出现异常，将导致方法返回参数ret = 1，可能会影响后续过程的正常执行。因此，在执行Hive命令前，确保这些参数的正确性对于保证程序的顺利运行非常重要。

接着，将会进行日志类的初始化，尽管这部分不是关注的重点。初始化日志类是为了在后续的执行过程中记录重要信息，帮助进行调试、错误追踪以及日志记录。这一步骤为后续执行阶段提供了详尽的运行时信息，确保了程序的顺利执行和问题排查的可行性。

复制代码

// 初始化日志，这里会重新初始化log4j，这样就可以在hive的其他核心类加载之前初始化log4j
boolean logInitFailed = false;
String logInitDetailMessage;
try {
  logInitDetailMessage = LogUtils.initHiveLog4j();
} catch (LogInitializationException e) {
  logInitFailed = true;
  logInitDetailMessage = e.getMessage();
}

// 这里会初始化一些session的配置
CliSessionState ss = new CliSessionState(new HiveConf(SessionState.class));
// 设置一些输入流
ss.in = System.in;
try {
  // 设置输出流
  ss.out = new PrintStream(System.out, true, "UTF-8");
  // 设置信息流
  ss.info = new PrintStream(System.err, true, "UTF-8");
  // 设置错误流
  ss.err = new CachingPrintStream(System.err, true, "UTF-8");
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
  // 返回错误码
  return 3;
}

在此部分，首先创建了客户端会话类 CliSessionState，这个类承载着重要的数据，例如用户输入的 SQL 和 SQL 执行的结果，都会被封装在其中。随后，在这个类的基础上，进行了标准输入、输出和错误流的初始化。值得注意的是，如果环境不支持 UTF-8 字符编码，将导致方法返回值 ret = 3。这一步是非常关键的，因为环境对字符编码的支持直接影响了后续对于字符处理和输出结果的准确性。

在process_stage2阶段，再次进行参数校验，值得注意的是该阶段的入参有所不同。在process_stage1中，入参是args，实际上在process_stage1阶段，OptionsProcessor会保存所有的args，并在process_stage2根据参数的键（key）赋值给CliSessionState对象 ss （虽然这个过程比较细节，但在整体理解中并非十分关键）。process_stage2负责解析用户的参数，比如`-e`、`-f`、`-v`、`-database`等。当这类参数异常时，方法将返回值 ret = 2。这一步是对用户参数的解析，其中出现异常可能导致后续的执行流程受阻。这个阶段的关键在于理解和解析用户输入的参数，为后续的处理提供准确的指令和方向。

复制代码

// 解析参数
if (!oproc.process_stage2(ss)) {
  // 参数解析失败，返回错误码
  return 2;
}

HiveConf是Hive的配置类，用于管理Hive的各种配置项。在命令行中，通过set命令可以修改当前会话的配置，这就是通过HiveConf对象实现的。prompt是交互页面中的终端命令，可以通过配置进行修改。在这个阶段，确保启动参数级别没有问题意味着即将进入交互式页面，进入交互式页面代表着用户可以开始使用 Hive 进行交互式查询和操作。这个阶段的重要性在于保证Hive环境的配置准确性，以确保用户能够顺利地开始交互式会话。

复制代码

// 设置所有通过命令行指定的属性
HiveConf conf = ss.getConf();
for (Map.Entry<Object, Object> item : ss.cmdProperties.entrySet()) {
  conf.set((String) item.getKey(), (String) item.getValue());
  ss.getOverriddenConfigurations().put((String) item.getKey(), 
  (String) item.getValue());
}

// 读取提示配置并替换变量
prompt = conf.getVar(HiveConf.ConfVars.CLIPROMPT);
prompt = new VariableSubstitution(new HiveVariableSource() {
  @Override
  public Map<String, String> getHiveVariable() {
    return SessionState.get().getHiveVariables();
  }
}).substitute(conf, prompt);
prompt2 = spacesForString(prompt);

最后，我们进入核心代码部分，通过CliSessionState（会话信息）、HiveConf（配置信息）、OptionsProcessor（参数信息），系统即将执行下一步操作。这个阶段是整个执行流程的核心，将用户的会话信息、Hive的配置信息以及用户提供的参数信息结合起来，为后续的操作提供了基础和指导。这个过程负责将用户的操作环境、配置以及指令参数整合，为即将开始的操作奠定基础。

复制代码

// 执行cli driver的工作
try {
  return executeDriver(ss, conf, oproc);
} finally {
  ss.resetThreadName();
  ss.close();
}

3.executeDriver方法

这部分主要涉及一些初始化工作。在启动Hive时，如果我们指定了数据库，处理过程将交由 processSelectDatabase 方法来处理。该方法的核心在于执行 processLine("use " + database + ";")，这意味着执行use命令切换到指定的数据库。这个步骤在初始化过程中具有重要作用，因为它允许用户在启动Hive时直接定位到指定的数据库，而不是使用默认数据库。

复制代码

CliDriver cli = new CliDriver();
cli.setHiveVariables(oproc.getHiveVariables());

// 如果指定了数据库，则使用指定的数据库
cli.processSelectDatabase(ss);

4.processLine方法

在processLine方法中，有一个参数可以控制退出。其中，参数true代表允许中断，也就是允许用户通过Ctrl + C进行中断操作。因此，processLine最初处理的是中断的逻辑。这类操作的本质是注册一个JVM的钩子（Hook）程序，它检测信号量并在JVM退出时执行一段特定的退出逻辑。这样的实现能够允许用户在Hive会话中通过Ctrl + C中断当前操作，并执行相应的清理或退出逻辑，确保资源得到正确释放。我们可以手动编写类似的程序来理解这种信号量处理的机制和实现。

复制代码

public static void main(String[] args) {
        // 注册钩子函数
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> {
            System.out.println("程序异常终止，执行清理工作");
        }, "Hook模拟线程"));

        while (true) {
            System.out.println(new Date().toString() + ": 逻辑处理");
            try {
                // 休眠10秒
                TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        }
    }

5.processCmd方法

在这部分核心代码中，通过SessionState，同时对 SQL 进行一些格式上的处理，比如去除前后空格，按空格分割成一个个 token 等操作。随后对 SQL 或这些 token 进行一些判断。这些操作可能包括语法检查、语义验证等，以确保用户输入的 SQL 符合预期的格式和规范，同时对输入进行必要的正确性检查。这些处理确保了系统能够正确地执行用户输入的SQL语句。

复制代码

CliSessionState ss = (CliSessionState) SessionState.get();
ss.setLastCommand(cmd);

ss.updateThreadName();
// 刷新输出流，这样就不会包含上一条命令的输出
ss.err.flush();
String cmd_trimmed = HiveStringUtils.removeComments(cmd).trim();
// 将 SQL 语句按照空格分割
String[] tokens = tokenizeCmd(cmd_trimmed);
int ret = 0;

6.processLocalCmd方法

这个方法实际上涉及整个流程的全局处理，从 SQL 的解析开始，然后执行 SQL，最后将结果打印输出。这一系列操作包括解析用户输入的 SQL 语句，将其转换为可执行的任务，执行这些任务，并最终将执行结果呈现给用户。在这个阶段，系统处理了SQL的语法解析、逻辑执行、物理执行和结果输出等环节。这个方法在Hive系统中属于关键的处理步骤，完成了整个 SQL 查询执行的主要流程。

复制代码

int processLocalCmd(String cmd, CommandProcessor proc, CliSessionState ss) {
  boolean escapeCRLF = HiveConf.getBoolVar(conf, 
  HiveConf.ConfVars.HIVE_CLI_PRINT_ESCAPE_CRLF);
  int ret = 0;

  if (proc != null) {
    if (proc instanceof IDriver) {
      IDriver qp = (IDriver) proc;
      PrintStream out = ss.out;
      long start = System.currentTimeMillis();
      if (ss.getIsVerbose()) {
        out.println(cmd);
      }

      ret = qp.run(cmd).getResponseCode();
      if (ret != 0) {
        qp.close();
        return ret;
      }

      // 执行查询，计算时间
      long end = System.currentTimeMillis();
      double timeTaken = (end - start) / 1000.0;

      ArrayList<String> res = new ArrayList<String>();

      printHeader(qp, out);

      // 打印输出结果
      int counter = 0;
      try {
        if (out instanceof FetchConverter) {
          ((FetchConverter) out).fetchStarted();
        }
        while (qp.getResults(res)) {
          for (String r : res) {
                if (escapeCRLF) {
                  r = EscapeCRLFHelper.escapeCRLF(r);
                }
            out.println(r);
          }
          counter += res.size();
          res.clear();
          if (out.checkError()) {
            break;
          }
        }
      } catch (IOException e) {
        console.printError("Failed with exception " 
        + e.getClass().getName() + ":" + e.getMessage(),
            "\n" + org.apache.hadoop.util.StringUtils.stringifyException(e));
        ret = 1;
      }

      qp.close();

      if (out instanceof FetchConverter) {
        ((FetchConverter) out).fetchFinished();
      }

      console.printInfo(
          "Time taken: " + timeTaken + " seconds" 
          + (counter == 0 ? "" : ", Fetched: " + counter + " row(s)"));
    } else {
      String firstToken = tokenizeCmd(cmd.trim())[0];
      String cmd_1 = getFirstCmd(cmd.trim(), firstToken.length());

      if (ss.getIsVerbose()) {
        ss.out.println(firstToken + " " + cmd_1);
      }
      CommandProcessorResponse res = proc.run(cmd_1);
      if (res.getResponseCode() != 0) {
        ss.out
            .println("Query returned non-zero code: " 
            + res.getResponseCode() + ", cause: " + res.getErrorMessage());
      }
      if (res.getConsoleMessages() != null) {
        for (String consoleMsg : res.getConsoleMessages()) {
          console.printInfo(consoleMsg);
        }
      }
      ret = res.getResponseCode();
    }
  }

  return ret;
}

在CliDriver中，类方法的调用关系呈现为一个复杂的结构，主要涉及启动CLI会话、处理命令行输入、执行SQL语句等多个重要步骤。这些方法之间存在相互调用和依赖关系，形成了完整的执行流程。其中，一些核心方法包括参数处理、会话状态管理、SQL解析、执行计划生成和结果输出等。这些方法之间的协调与交互构成了Hive CLI的完整工作流程。理解这些方法之间的调用关系有助于深入掌握Hive CLI的工作原理和内部机制。如图所示。

4.总结

本章聚焦于Hive源代码分析，深入探讨了Hive查询处理的核心流程。通过对源代码的分析，让大家逐步了解了Hive如何处理SQL查询，详细讨论了每个处理阶段的关键细节和功能。

5.结束语

这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！

另外，博主出新书了《深入理解Hive》、同时已出版的《Kafka并不难学 》和《Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战 》也可以和新书配套使用，喜欢的朋友或同学，可以在公告栏那里点击购买链接购买博主的书进行学习，在此感谢大家的支持。关注下面公众号，根据提示，可免费获取书籍的教学视频。

Hive源码解析

1.概述

2.内容

2.1 了解Hive整体架构组成

1.用户接口

2.元数据存储

3.查询处理流程

4.数据存储与计算

2.2 深度分析Hive元数据存储机制

1.内嵌模式

2.本地模式

3.远程模式

2.3 深入解析Hive的工作原理

1.MetaStore（元数据存储）

2.解释器和编译器

3.优化器

4.执行器

3.深度分析Hive Driver工作机制

1.main方法

2.run方法

3.executeDriver方法

4.processLine方法

5.processCmd方法

6.processLocalCmd方法

4.总结

5.结束语