1. hive介紹

Hive 是一個(gè)基于 Hadoop 的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用于處理大規(guī)模的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Hive 的主要目的是提供一種類 SQL 的語(yǔ)言，稱為 HiveQL（或 HQL），以便用戶可以方便地處理數(shù)據(jù)，無(wú)需編寫復(fù)雜的 MapReduce 任務(wù)。

Hive 的基本原理是將 SQL 查詢轉(zhuǎn)換為 MapReduce 任務(wù)，然后在 Hadoop 上執(zhí)行這些任務(wù)以處理數(shù)據(jù)。Hive 基于 Hadoop 的 HDFS 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，可以處理多種數(shù)據(jù)格式，例如 CSV、TSV、JSON 等，并支持用戶自定義函數(shù)（UDF）以進(jìn)行更高級(jí)的數(shù)據(jù)處理。

Hive 通常用于大數(shù)據(jù)場(chǎng)景，例如數(shù)據(jù)分析、ETL（抽取、轉(zhuǎn)換和加載）以及商業(yè)智能等。Hive 還提供了豐富的工具和可視化界面，方便用戶管理和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

2. hive的基本架構(gòu)

2.1 用戶接口：Client

CLI（command-line interface）、JDBC/ODBC。

說(shuō)明：JDBC 和 ODBC 的區(qū)別：

（1）JDBC 的移植性比 ODBC 好；（通常情況下，安裝完 ODBC 驅(qū)動(dòng)程序之后，還 需要經(jīng)過(guò)確定的配置才能夠應(yīng)用。而不相同的配置在不相同數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器之間不能夠通用。 所以，安裝一次就需要再配置一次。JDBC 只需要選取適當(dāng)?shù)?JDBC 數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)程序，就 不需要額外的配置。在安裝過(guò)程中，JDBC 數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)程序會(huì)自己完成有關(guān)的配置。）

（2）兩者使用的語(yǔ)言不同，JDBC 在 Java 編程時(shí)使用，ODBC 一般在 C/C++編程 時(shí)使用

2.2 元數(shù)據(jù)：Metastore

元數(shù)據(jù)包括：數(shù)據(jù)庫(kù)（默認(rèn)是 default）、表名、表的擁有者、列/分區(qū)字段、表的類型 （是否是外部表）、表的數(shù)據(jù)所在目錄等。 默認(rèn)存儲(chǔ)在自帶的 derby 數(shù)據(jù)庫(kù)中，由于 derby 數(shù)據(jù)庫(kù)只支持單客戶端訪問(wèn)，生產(chǎn) 環(huán)境中為了多人開(kāi)發(fā)，推薦使用 MySQL 存儲(chǔ) Metastore。

2.3 驅(qū)動(dòng)器：Driver

1. 解析器（SQLParser）：將 SQL 字符串轉(zhuǎn)換成抽象語(yǔ)法樹(shù)（AST）
2. 語(yǔ)義分析（Semantic Analyzer）：將 AST 進(jìn)一步劃分為 QeuryBlock
3. 邏輯計(jì)劃生成器（Logical Plan Gen）：將語(yǔ)法樹(shù)生成邏輯計(jì)劃
4. 邏輯優(yōu)化器（Logical Optimizer）：對(duì)邏輯計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化
5. 物理計(jì)劃生成器（Physical Plan Gen）：根據(jù)優(yōu)化后的邏輯計(jì)劃生成物理計(jì)劃
6. 物理優(yōu)化器（Physical Optimizer）：對(duì)物理計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化
7. 執(zhí)行器（Execution）：執(zhí)行該計(jì)劃，得到查詢結(jié)果并返回給客戶端

3. hive中sql關(guān)鍵字的執(zhí)行順序

在 Hive 中，查詢語(yǔ)句的執(zhí)行順序如下：

1. FROM 子句：指定要從哪個(gè)表中檢索數(shù)據(jù)；
2. WHERE 子句：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，只有滿足條件的數(shù)據(jù)才會(huì)被選中；
3. GROUP BY 子句：按照指定的列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組；
4. HAVING 子句：對(duì)分組后的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，只有滿足條件的分組才會(huì)被選中；
5. SELECT 子句：選擇要查詢的列；
6. ORDER BY 子句：按照指定的列對(duì)結(jié)果進(jìn)行排序；
7. LIMIT 子句：限制返回結(jié)果的數(shù)量。

所以，查詢語(yǔ)句的執(zhí)行順序?yàn)椋篎ROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT。

4. 部分關(guān)鍵字的執(zhí)行原理

4.1 聚合函數(shù)

• count(*)，表示統(tǒng)計(jì)所有行數(shù)，包含 null 值，與count(1)含義完全相同；
• count(某列)，表示該列一共有多少行，不包含 null 值；
• max()，求最大值，不包含 null，除非所有值都是 null；
• min()，求最小值，不包含 null，除非所有值都是 null；
• sum()，求和，不包含 null；
• avg()，求平均值，不包含 null。

以count為例，每個(gè)map任務(wù)會(huì)對(duì)自己讀取的數(shù)據(jù)進(jìn)行count操作，最后將所有map的count結(jié)果發(fā)送至reduce中進(jìn)行總的count計(jì)算，完成表中count的計(jì)算（max、min、sum的原理和count一致）

avg的計(jì)算是每個(gè)map任務(wù)計(jì)算數(shù)據(jù)的sum與count，之后在reduce中進(jìn)行匯總，計(jì)算sum/count的結(jié)果獲取平均值。

4.2 分組（group by ）

Group By 語(yǔ)句通常會(huì)和聚合函數(shù)一起使用，按照一個(gè)或者多個(gè)列隊(duì)結(jié)果進(jìn)行分組，然后對(duì)每個(gè)組執(zhí)行聚合操作。

每個(gè)map任務(wù)會(huì)對(duì)讀取的文件進(jìn)行g(shù)roup by分組操作，然后進(jìn)行組內(nèi)排序、求和、求最大最小值操作，最后到reduce進(jìn)行匯總。

4.3 連接（ join ）

Hive 支持通常的 sql join 語(yǔ)句，但是只支持等值連接，不支持非等值連接

join會(huì)對(duì)輸入的數(shù)據(jù)字段進(jìn)行分區(qū)，key值為字段1，然后進(jìn)入reduce進(jìn)行匯總，輸出結(jié)果。

4.4 笛卡爾積

笛卡爾積一般出現(xiàn)在以下情況：

• 省略連接條件
• 連接條件無(wú)效
• 所有表中的所有行互相連接

例如：

--笛卡爾積的案例
select
empno, dname 
from emp, dept;

hive sql的執(zhí)行過(guò)程如下：

4.5 聯(lián)合（union & union all）

union 和 union all 都是上下拼接 sql 的結(jié)果，這點(diǎn)是和 join 有區(qū)別的，join 是左右關(guān) 聯(lián)，union 和 union all 是上下拼接。union 去重，union all 不去重。 union 和 union all 在上下拼接 sql 結(jié)果時(shí)有兩個(gè)要求： 

（1）兩個(gè) sql 的結(jié)果，列的個(gè)數(shù)必須相同
（2）兩個(gè) sql 的結(jié)果，上下所對(duì)應(yīng)列的類型必須一致

select* 
from emp
where deptno=10
union 
select* 
from emp 
where deptno=20;

4.6 排序

4.6.1 全局排序（Order By）

Order By：全局排序，只有一個(gè) Reduce。
asc（ascend）：升序（默認(rèn)）
desc（descend）：降序

每個(gè)map任務(wù)中的數(shù)據(jù)先進(jìn)行排序，后再匯總到reduce進(jìn)行排序。

4.6.2 全局排序每個(gè) Reduce

內(nèi)部排序（Sort By）

Sort By：對(duì)于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集 order by 的效率非常低。在很多情況下，并不需要全局排序，此時(shí)可以使用 Sort by。

Sort by 為每個(gè) reduce 產(chǎn)生一個(gè)排序文件。每個(gè) Reduce 內(nèi)部進(jìn)行排序，對(duì)全局結(jié)果集來(lái)說(shuō)不是排序。

--根據(jù)部門編號(hào)降序查看員工信息
select* 
from emp 
sort by deptno desc;

4.7 分區(qū)（Distribute By）

Distribute By：在有些情況下，我們需要控制某個(gè)特定行應(yīng)該到哪個(gè) Reducer，通常是為了進(jìn)行后續(xù)的聚集操作。
distribute by 子句可以做這件事。distribute by 類似 MapReduce 中 partition（自定義分區(qū)），進(jìn)行分區(qū)，結(jié)合 sort by 使用。 對(duì)于distribute by進(jìn)行測(cè)試，一定要分配多 reduce 進(jìn)行處理，否則無(wú)法看到 distribute by 的效果。
需要注意的地方：

• distribute by 的分區(qū)規(guī)則是根據(jù)分區(qū)字段的 hash 碼與 reduce 的個(gè)數(shù)進(jìn)行相除后， 余數(shù)相同的分到一個(gè)區(qū)。
• Hive 要求 distribute by 語(yǔ)句要寫在 sort by 語(yǔ)句之前。

--先按照部門編號(hào)分區(qū)，再按照員工編號(hào)薪資排序
select * 
from emp 
distribute by deptno 
sort by sal desc;

4.8 分區(qū)排序（Cluster By）

當(dāng) distribute by 和 sort by 字段相同時(shí)，可以使用 cluster by 方式。 cluster by 除了具有 distribute by 的功能外還兼具 sort by 的功能。但是排序只能是升序排序，不能指定排序規(guī)則為 asc 或者 desc。

--按照部門編號(hào)分組并排序
select* from emp cluster by deptno;
--等價(jià)于
select* from emp distribute by deptno
sort by deptno;

到此這篇關(guān)于關(guān)于hive中SQL的執(zhí)行原理解析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)hive中的SQL原理內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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