1 具体核心流程图介绍
?2 详情分析
（1）HQL的执行形式
- 1）$HIVE_HOME/bin/hive 进入客户端，然后执行 HQL；
- 2）$HIVE_HOME/bin/hive -e “hql”；
- 3）$HIVE_HOME/bin/hive -f hive.sql；
- 4）先开启 hivesever2 服务端，然后通过 JDBC 方式连接远程提交 HQL。
?可 以 知 道 我 们 执 行 HQL 主 要 依 赖 于 $HIVE_HOME/bin/hive 和 $HIVE_HOME/bin/
hivesever2 两种脚本来实现提交 HQL，而在这两个脚本中，最终启动的 JAVA 程序的主类为
“org.apache.hadoop.hive.cli.CliDriver”，所以其实 Hive 程序的入口就是“CliDriver”这个类。
（2）服务端接收到客户端的服务请求会启动一个CliDriver类。该类主要完成以下功能
1）解析客户端的-e,-f等参数
2）定义标准的输入输出流
3）按照;切分HQL语句。可以执行以分号隔开的多个SQL语句，按顺序执行
（3）创建Driver类
1）Hive语法解析器会将HQL语句按照词法、语法解析，翻译成抽象的语法树【AST】
2）将抽象的语法树转换成任务树【TaskTree】，调用分析器的方法
- ??? 将抽象语法树转换为查询块【 QueryBlock】,可以理解为最小的查询单元
- ??? 遍历查询块，将其转换为操作树【OperatorTree,逻辑执行单元】，可以理解为不可拆分的逻辑执行单元
- ?? 使用逻辑优化器对操作树进行逻辑优化
- ?? 遍历操作树，转换为任务数【TaskTree】。也就是翻译为MR任务流程，将逻辑执行计划转换为物理执行计划
- ? 使用物理执优化器对任务树进行物理优化
3）提交任务执行
?? 生成最终的执行计划提交到Hadoop集群
- 1）获取MR临时工作目录
- 2）定义分区器【Partitioner】
- 3)? 定义Mapper和Reducer
- 4）实例化job
- 5)? 提交job
3 流程图
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