hive與hadoop交互過程

Posted 2022-12-12 wtq1993

Hive有三种用户接口： cli (Command line interface) bin/hive或bin/hive –service cli 命令行方式（默认） hive-server/hive-server2 bin/hive –service hiveserver 或bin/hive –service hiveserver2 通过JDBC/ODBC和Thrift访问（Impala通过这种方式借用hive-metastore） hwi (Hive web interface) bin/hive –service hwi 通过浏览器访问 在hive shell中输入“show tables;”实际执行的是： bin/hadoop jar hive/lib/hive-cli-0.9.0.jar org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver -e 'SHOW TABLES;' CLI入口函数：cli.CliDriver.main() 读入参数->建立SessionState并导入配置->处理输入文件中指令CliDriver.processFile()；或交互型指令CliDriver.processLine()->解析输入CliDriver.processCmd() (1) 如果是quit或者exit，退出 (2) 以source开头的，读取外部文件并执行文件中的HiveQL (3) ！开头的命令，执行操作系统命令（如!ls，列出当前目录的文件信息） (4) list，列出jar/file/archive (5) 其他命令，则生成调用相应的CommandProcessor处理，进入CliDriver.processLocalCmd() 下面看看CliDriver.processLocalCmd()这个函数： set/dfs/add/delete指令交给指定的CommandProcessor处理，其余的交给org.apache.hadoop.hive.ql.Driver.run()处理 org.apache.hadoop.hive.ql.Driver类是查询的起点，run()方法会先后调用compile()和execute()两个函数来完成查询，所以一个command的查询分为compile和execute两个阶段。 Compile (1)利用antlr生成的HiveLexer.java和HiveParser.java类，将HiveQL转换成抽象语法树（AST）。 首先使用antlr工具将srcqlsrcjavaorgapachehadoophiveqlparsehive.g编译成以下几个文件：HiveParser.java, Hive.tokens, Hive__.g, HiveLexer.java HiveLexer.java和HiveParser.java分别是词法和语法分析类文件，Hive__.g是HiveLexer.java对应的词法分析规范，Hive.tokens定义了词法分析后所有的token。 然后沿着“Driver.compile()->ParseDriver.parse(command, ctx)->HiveParserX.statement()->antlr中的API”这个调用关系把输入的HiveQL转化成ASTNode类型的语法树。HiveParserX是由antlr生成的HiveParser类的子类。 (2)利用对应的SemanticAnalyzer类，将AST树转换成Map-reduce task。主要分为三个步骤： a) AST -> operator DAG b) optimize operator DAG c) oprator DAG -> Map-reduce task 首先接着上一步生成的语法树ASTNode， SemanticAnalyzerFactory会根据ASTNode的token类型生成不同的SemanticAnalyzer (所有这些SemanticAnalyzer都继承自BaseSemanticAnalyzer) 1) ExplainSemanticAnalyzer 2) LoadSemanticAnalyzer 3) ExportSemanticAnalyzer 4) DDLSemanticAnalyzer 5) FunctionSemanticAnalyzer 6) SemanticAnalyzer 然后调用BaseSemanticAnalyzer.analyze()->BaseSemanticAnalyzer. analyzeInternal()。 下面以最常见的select * from table类型的查询为例，进入的子类是SemanticAnalyzer. analyzeInternal()，这个函数的逻辑如下： 1) doPhase1()：将sql语句中涉及到的各种信息存储起来，存到QB中去，留着后面用。 2) getMetaData()：获取元数据信息，主要是sql中涉及到的 表 和 元数据 的关联 3) genPlan()：生成operator tree/DAG 4) optimize：优化，对operator tree/DAG 进行一些优化操作，例如列剪枝等（目前只能做rule-based optimize，不能做cost-based optimize） 5) genMapRedTasks()：将operator tree/DAG 通过一定的规则生成若干相互依赖的MR任务 Execute 将Compile阶段生成的task信息序列化到plan.xml，然后启动map-reduce，在configure时反序列化plan.xml 实例分析： 在hive中有这样一张表： uid fruit_name count a apple 5 a orange 3 a apple 2 b banana 1 执行如下的查询： SELECT uid, SUM(count) FROM logs GROUP BY uid 通过explain命令可以查看执行计划： EXPLAIN SELECT uid, SUM(count) FROM logs GROUP BY uid; 依照hive.g的语法规则，生成AST如下: ABSTRACT SYNTAX TREE: (   TOK_QUERY   (TOK_FROM (TOK_TABREF (TOK_TABNAME logs)))   (     TOK_INSERT     (TOK_DESTINATION (TOK_DIR TOK_TMP_FILE))     (       TOK_SELECT       (TOK_SELEXPR (TOK_TABLE_OR_COL uid))       (TOK_SELEXPR (TOK_FUNCTION sum (TOK_TABLE_OR_COL count)))     )     (TOK_GROUPBY (TOK_TABLE_OR_COL uid))   ) ) Hive优化策略： 1. 去除查询中不需要的column 2. Where条件判断等在TableScan阶段就进行过滤 3. 利用Partition信息，只读取符合条件的Partition 4. Map端join，以大表作驱动，小表载入所有mapper内存中 5. 调整Join顺序，确保以大表作为驱动表 6. 对于数据分布不均衡的表Group by时，为避免数据集中到少数的reducer上，分成两个map-reduce阶段。第一个阶段先用Distinct列进行shuffle，然后在reduce端部分聚合，减小数据规模，第二个map-reduce阶段再按group-by列聚合。 7. 在map端用hash进行部分聚合，减小reduce端数据处理规模。