Hive学习之路 (二十)Hive 执行过程实例分析详解大数据

一、Hive 执行过程概述

1、概述

(1) Hive 将 HQL 转换成一组操作符(Operator),比如 GroupByOperator, JoinOperator 等

(2)操作符 Operator 是 Hive 的最小处理单元

(3)每个操作符代表一个 HDFS 操作或者 MapReduce 作业

(4)Hive 通过 ExecMapper 和 ExecReducer 执行 MapReduce 程序,执行模式有本地模式和分 布式两种模式

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2、Hive 操作符列表

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3、Hive 编译器的工作职责

(1)Parser:将 HQL 语句转换成抽象语法树(AST:Abstract Syntax Tree)

(2)Semantic Analyzer:将抽象语法树转换成查询块

(3)Logic Plan Generator:将查询块转换成逻辑查询计划

(4)Logic Optimizer:重写逻辑查询计划,优化逻辑执行计划

(5)Physical Plan Gernerator:将逻辑计划转化成物理计划(MapReduce Jobs)

(6)Physical Optimizer:选择最佳的 Join 策略,优化物理执行计划

4、优化器类型

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上表中带①符号的,优化目的都是尽量将任务合并到一个 Job 中,以减少 Job 数量,带②的 优化目的是尽量减少 shuffle 数据量

二、join

1、对于 join 操作

SELECT pv.pageid, u.age FROM page_view pv JOIN user u ON pv.userid = u.userid;

 

2、实现过程

 Map

  1、以 JOIN ON 条件中的列作为 Key,如果有多个列,则 Key 是这些列的组合

  2、以 JOIN 之后所关心的列作为 Value,当有多个列时,Value 是这些列的组合。在 Value 中还会包含表的 Tag 信息,用于标明此 Value 对应于哪个表

  3、按照 Key 进行排序

Shuffle

  1、根据 Key 的值进行 Hash,并将 Key/Value 对按照 Hash 值推至不同对 Reduce 中

Reduce

  1、 Reducer 根据 Key 值进行 Join 操作,并且通过 Tag 来识别不同的表中的数据

3、具体实现过程

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三、Group By

1、对于 group by操作

SELECT pageid, age, count(1) FROM pv_users GROUP BY pageid, age; 

2、实现过程

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四、Distinct

1、对于 distinct的操作

按照 age 分组,然后统计每个分组里面的不重复的 pageid 有多少个

SELECT age, count(distinct pageid) FROM pv_users GROUP BY age;

2、实现过程

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3、详细过程解释

该 SQL 语句会按照 age 和 pageid 预先分组,进行 distinct 操作。然后会再按 照 age 进行分组,再进行一次 distinct 操作

 

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