Hive SQL的执行流程

• 解析：这两个简单的sql基本上涵盖了所有的大数据sql的框架，也就是说无论多磨复杂的大数据sql最终都会落到这两个简单的sql框架上，基本上不会有第三种，之所以我们会觉得sql千变万化，非常复杂，基本上都是业务的复杂度的原因

【图解sql执行流程】

• sql写出来以后只是一些字符串的拼接，所以要经过一系列的解析处理，才能最终变成集群上的执行的作业

1. Parser：将sql解析为AST（抽象语法树），会进行语法校验，AST本质还是字符串
2. Analyzer：语法解析，生成QB（query block）
3. Logicl Plan：逻辑执行计划解析，生成一堆Opertator Tree
4. Logical optimizer:进行逻辑执行计划优化，生成一堆优化后的Opertator Tree
5. Phsical plan：物理执行计划解析，生成tasktree
6. Phsical Optimizer：进行物理执行计划优化，生成优化后的tasktree，该任务即是集群上的执行的作业

• 结论：经过以上的六步，普通的字符串sql被解析映射成了集群上的执行任务，最重要的两步是 逻辑执行计划优化和物理执行计划优化（图中红线圈画）

【SQL与MR流程之间的关系】

• 1.过滤类SQL与MR的关系
• 执行sql：select a.id,a,city, a.cate form access a where a.day=’20190414’ and a.cate= ‘大奔’

• 结论：过滤类的sql相当于ETL的数据清洗过程，并没有reduce过程，分区的过滤在读取数据的时候就已经进行了。map的个数是由分片数决定的。

• 聚合分组类SQL与MR的关系
• select city, count(1) form access a where a.day=’20190414’ and a.cate= ‘奔驰’ group by city
• 结论：

1. .其实这个过成和WC是非常相似的，在各自的分片中，都是把数据分割以后每个值都对应一个1得到<key,1>，再经过本地reduce（combine过程）把key一样的value=1相加，得到新的<key，values>，再经过shuffle过程，把所有分片中的<key,values>,key一致的values相加，又得到最终的<key,values>。
2. combiner其实是一个本地的reduce主要就是为了减轻reduce的负担，但并不是所有的场景都会发生combiner，例如求平均数。

【知识扩展】

• 扩展1：reducebykey和groupbykey的区别，前者会发生combiner 局部聚合，而后者不会，前者获得的是相同key对应的一个元素，后者是获取元素集合。reducebykey更加适合大数据，少用groupbykey（全数据shuffle）
• 扩展2：map task数是由数据文件分片数决定的分片数即是map任务数，程序员只能给个期望值
• 扩展3：reduce task数是由输入reduce的数据的分区（partitions）数决定的即分区数为map任务数，默认是1,程序员可直接设置reduce个数来改变reduce task数，reduce task数决定来 生成的文件数。
• 扩展4： MR数据shuffle确定数据发往哪一个reduce分区的规则是：取key的hashcode值对分区数模。
• 扩展5：explain sql ;查看某sql语句的执行计划

【知识拓展来自以下博客】

作者：qq_32641659
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_32641659/article/details/89421655
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官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain

Hive SQL的执行流程

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