一、简述

HiveQL是一种声明式语言，用户提交查询，而Hive会将其转换成MapReduce job，如下图。一般来说大部分时间可以无视这个执行过程的内部逻辑，但是如果能了解这些底层实现细节，在调优的时候就会更得心应手。

二、过程

将HiveQL转化为MapReduce任务，整个编译过程主要分为六个阶段：

Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树AST；
遍历AST，抽象出查询的基本组成单元查询块QueryBlock；
遍历QueryBlock，将QueryBlock转化为逻辑查询计划OperatorTree；
逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量；
遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务；
物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划。

1. 将SQL转为AST

（1）ANTLR（Another Tool for Language Recognition）

是一个语法分析器（Parser），可以用来构造领域语言。它允许我们定义识别字符流的词法规则和用于解释Token流的语法分析规则，然后，ANTLR将根据用户提供的语法文件自动生成相应的词法/语法分析器。用户可以利用他们将输入的文本进行编译，并转换成其他形式，如AST。

（2）AST（Abstract Syntax Tree）

AST表明Hive是如何将查询解析成token（符号）和literal（字面值）的，以下面的HQL为例：

select sum(number) from onecol;

转化为AST的形式为：

ABSTRACT SYNTAX TREE;
(TOK_QUERY
    (TOK_FROM (TOK_TABREF (TOK_TABNAME onecol)))
    (TOK_INSERT (TOK_DESTINATION (TOK_DIR TOK_TMP_FILE))
    (TOK_SELECT
        (TOK_SELEXPR
            (TOK_FUNCTION sum (TOK_TABLE_OR_COL number))))))

2. 语义分析（Semantics Analyze）

这个过程主要是遍历AST，抽象出查询的基本组成单元查询块QueryBlock。

QueryBlock是一条SQL最基本的组成单元，包括三个部分：输入源，计算过程，输出。简单来讲一个QueryBlock就是一个子查询。

3. 将QueryBlock转化为OperatorTree

遍历QueryBlock，生成OperatorTree，OperatorTree由很多逻辑操作符组成，如TableScanOperator、SelectOperator、FilterOperator、JoinOperator、GroupByOperator和ReduceSinkOperator等。这些逻辑操作符可在Map、Reduce阶段完成某一特定操作。

4. 优化OperatorTree

Hive驱动模块中的逻辑优化器对OperatorTree进行优化，变换OperatorTree的形式，合并多余的操作符，减少MR任务数、以及Shuffle阶段的数据量；

5. 翻译为MapReduce任务

遍历优化后的OperatorTree，根据OperatorTree中的逻辑操作符生成需要执行的MR任务。

6. 生成最终执行计划

启动Hive驱动模块中的物理优化器，对生成的MR任务进行优化，生成最终的MR任务执行计划。

整体流程如下：

Hive驱动模块中的执行器执行最终的MR任务时，Hive本身不会生成MR算法程序。它通过一个表示“Job执行计划”的XML文件，来驱动内置的、原生的Mapper和Reducer模块。Hive通过和JobTracker通信来初始化MR任务，而不需直接部署在JobTracker所在管理节点上执行。通常在大型集群中，会有专门的网关机来部署Hive工具，这些网关机的作用主要是远程操作和管理节点上的JobTracker通信来执行任务。Hive要处理的数据文件常存储在HDFS上，HDFS由名称节点（NameNode）来管理。

三、参考

1. antlr

2. 大数据时代--Hive技术原理解析

3. 基于Hadoop的数据仓库Hive 基础知识

4. Hive SQL的编译过程

（完）

从HiveQL到MapReduce job过程简析