1. 执行流程概述

查看hive语句的执行流程：explain select ….from t_table …;

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• 查看hive语句的执行流程：explain select ….from t_table …;
• 操作符是hive的最小执行单元
• Hive通过execmapper和execreducer执行MapReduce程序，执行模式有本地模式和分布式模式
• 每个操作符代表一个 HDFS 操作或者 MapReduce 作业
  hive的操作符：
  
  Hive编译器的工作职责：
• Parser：将Hql语句转换成抽像的语法书（Abstract Syntax Tree）
• Semantic Analyzer：将抽象语法树转换成查询块
• Logic Plan Generator：将查询树，转换成逻辑查询计划
• Logic Optimizer：重写逻辑查询计划，优化逻辑执行计划
• Physical Plan Gernerator：将逻辑执行计划转化为物理计划
• Physical Optimizer：选择最佳的join策略，优化物理执行计划

2. Hive 工作原理

流程大致步骤为：

1. 用户提交查询等任务给Driver。

2. 编译器获得该用户的任务Plan。

3. 编译器Compiler根据用户任务去MetaStore中获取需要的Hive的元数据信息。

4. 编译器Compiler得到元数据信息，对任务进行编译，先将HiveQL转换为抽象语法树，然后将抽象语法树转换成查询块，将查询块转化为逻辑的查询计划，重写逻辑查询计划，将逻辑计划转化为物理的计划（MapReduce）, 最后选择最佳的策略。

5. 将最终的计划提交给Driver。

6. Driver将计划Plan转交给ExecutionEngine去执行，获取元数据信息，提交给JobTracker或者SourceManager执行该任务，任务会直接读取HDFS中文件进行相应的操作。

7. 获取执行的结果。

8. 取得并返回执行结果。

3. hive的具体执行过程分析

（1）Join（reduce join）

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

map 端：以 JOIN ON 条件中的列作为 Key，以page_view表中的需要字段，表标识作为value，最终通过key进行排序，也就是join字段进行排序。
shuffle端：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 端：根据key进行分组，根据不同的表的标识，拿出不同的数据，进行拼接。

（2）group by

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

map 端：
key：以pageid, age作为key,并且在map输出端有combiner。
value ：1次
reduce 端：对value进行求和

（3）distinct

例：select distinct age from log;
map端：
key：age
value：null
reduce端：
一组只要一个输出context.write(key,null)。

（4）distinct+count

例：select count(distinct userid) from weibo_temp;
即使设置了reduce个数为3个，最终也只会执行一个，因为，count()是全局，只能开启一个reducetask。
map端：
key：userid
value： null
reduce端：
一组只要一个，定义一个全局变量用于计数，在cleanup（Context context） 中输出context.write(key,count)
当然distinct+count是一个容易产生数据倾斜的做法，应该尽量避免，如果无法避免，那么就使用这种方法：
select count(1) from (select distinct userid from weibo_temp); 这样可以并行多个reduce task任务，从而解决单节点的压力过大。

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