(02)Hive SQL编译成MapReduce任务的过程

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目录

一、架构及组件介绍

1.1 Hive底层架构

1.2Hive组件

1.3 Hive与Hadoop交互过程

二、Hive SQL 编译成MR任务的流程

2.1HQL转换为MR源码整体流程介绍

2.2程序入口—CliDriver

2.3HQL编译成MR任务的详细过程—Driver

2.3.1将HQL语句转换成AST抽象语法树

词法、语法解析

2.3.2将AST转换成TaskTree

语义解析

生成逻辑执行计划

优化逻辑执行计划

生成物理执行计划

HQL编译成MapReduce具体原理

JOIN

GROUP BY

DISTINCT

优化物理执行计划

2.3.3提交任务并执行

一、架构及组件介绍

1） Hive简介

  • Hive是Facebook实现的一个开源的数据仓库工具。
  • 将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供HQL查询功能，将HQL语句转化为MapReduce任务运行

2） Hive本质：将 HQL 转化成 MapReduce 程序

  • Hive 处理的数据存储在 HDFS
  • Hive 分析数据底层的实现是 MapReduce
  • 执行程序运行在 Yarn 上

1.1 Hive底层架构

1.2Hive组件

  • 用户接口：Client
  1. CLI：shell命令行
  2. JDBC/ODBC：Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互，类似于JDBC或ODBC协议
  3. WEBUI：通过浏览器访问Hive
  • 元数据：Metastore
通常是存储在服务器托管网关系数据库如 mysql/derby中。Hive 中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。
  • Hadoop
数据利用
HDFS文件系统
进行存储，使用
MapReduce
进行计算。
  • 驱动器：Driver
  • 解析器（SQL Parser）：将 SQL 字符串转换成抽象语法树 AST，这一步一般都用第 三方工具库完成，比如 antlr；对 AST 进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL 语义是否有误。
  • 编译器（Physical Plan）：将 AST 编译生成逻辑执行计划。
  • 优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
  • 执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。当下Hive支持MapReduce、Tez、Spark3种执行引擎

Driver驱动器总结：完成HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，随后执行引擎调用执行。当下Hive支持MapReduce、Tez、Spark3种执行引擎。

1.3 Hive与Hadoop交互过程

上图的基本流程是：

  • 步骤1：Client 客户端调用 Driver的接口；
  • 步骤2：Driver驱动器为查询创建会话句柄，并将查询发送到 Compiler(编译器组件)生成执行计划；
  • 步骤3和4：编译器从元数据存储库中获取本次查询所需要的元数据；
  • 步骤5：编译器生成各个阶段Stage的执行计划，如果是一个MR任务，该执行计划分为两部分：Map Operator Tree（map端的执行计划树）和Reduce Operator Tree（reduce端的执行计划树）,再将生成的逻辑执行计划发给Driver；
  • 步骤6：Driver将逻辑执行计划发给执行引擎Execution Engine；（将逻辑执行计划转化成具体的物理执行计划，即mr任务）

步骤6.1 / 6.2 /6.3 /6.4：执行引擎将这些阶段Stage的具体执行内容提交给对应的组件。在每个 Task(mapper/reducer) 任务中，从HDFS文件中读取与表相关的数据，并通过算子树依次传递。最终的数据集借助序列化器写入到临时的HDFS文件中。

  • 步骤7、8：临时HDFS文件的内容由执行引擎读取后，通过Driver将查询结果发送给Client 客户端

简化版本：

总结：Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令（sql）,使用自己的driver，结合元数据（metastore）,将这些指令翻译成 mapreduce任务，提交到hadoop中执行，最后将执行返回的结果输出到用户交互接口。

二、Hive SQL 编译成MR任务的流程

2.1HQL转换为MR源码整体流程介绍

2.2程序入口—CliDriver

我们执行一个
HQL
语句通常有以下几种方式：
  • $HIVE_HOME/bin/hive进入客户端，然后执行HQL；
  • $HIVE_HOME/bin/hive -e “hql”；
  • $HIVE_HOME/bin/hive -fhive.sql；
  • 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/
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。

2.3HQL编译成MR任务的详细过程—Driver

2.3.1将HQL语句转换成AST抽象语法树

  • 词法、语法解析

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 Tree；

例如：AST如下图：

2.3.2将AST转换成TaskTree

  • 语义解析

遍历 AST Tree，抽象出一条SQL最基本组成单元 QueryBlock（查询块），该块包括三个部分：输入源，计算过程，输出。简单而言一个QueryBlock就是一个子查询。

  • 生成逻辑执行计划

遍历 QueryBlock，翻译为执行操作树 OperatorTree（操作树，也就是逻辑执行计划）；Hive最终生成的MapReduce任务，Map阶段和Reduce阶段均由OperatorTree组成。

基本的操作符包括：

  1. TableScanOperator

  2. SelectOperator

  3. FilterOperator

  4. JoinOperator

  5. GroupByOperator

  6. ReduceSinkOperator

Operator操作算子在Map Reduce阶段之间的数据传递是一个流式的过程。每一个Operator对一行数据操作之后将数据传递给childOperator计算。

由于Join/GroupBy需要在Reduce阶段完成，所以在生成相应操作的Operator之前都会先生成一个ReduceSinkOperator，将字段组合并序列化为Reduce KeyReduce /value, Partition Key。

  • 优化逻辑执行计划

逻辑优化器对OperatorTree（操作树）进行逻辑优化。例如合并不必要的ReduceSinkOperator，减少数据传输及 shuffle 数据量；

​​​​​​ Hive中的逻辑查询优化可以大致分为以下几类：

  1. 投影修剪

  2. 谓词下推

  3. 多路 Join

  • 生成物理执行计划

遍历 OperatorTree，转换成TaskTree（任务树，即物理执行计划）即MR任务。生成物理执行计划即是将逻辑执行计划生成的OperatorTree转化为MapReduce Job的过程。

HQL编译成MapReduce具体原理

（1） hive.fetch.task.conversion参数

在Hive中，有些简单任务既可以转化为MR任务，也可以Fetch本地抓取，即直接读取table对应的hdfs存储目录下文件得到结果，通过hive.fetch.task.conversion参数配置。默认情况使用参数more，例如：SELECT、FILTER、LIMIT等简单查找都使用Fetch本地抓取，而其他复杂sql转为MR任务。

（2）转化为MR任务的SQL

需要转换成MR任务的sql通常会涉及到key值的shuffle，例如：join、groupby、distinct等，接下来介绍此三种情况的sql转化。

  • JOIN

JOIN任务转化为MR任务的流服务器托管网程如下：

  • Map：生成键值对，以join on 条件中的列作为key，以join之后所关心的列作为value值，在value中还会包含表的Tag信息，用于标明此value对应哪张表
  • Shuffle：根据key值进行hash分区, 按照hash值将键值对（key-value）发送到不同的reducer中
  • Reduce：Reducer通过Tag来识别不同的表中的数据，根据key值进行join操作

以下列sql为例：

SELECT pageid, 
       age 
FROM page_view 
JOIN userinfo 
ON page_view.userid = userinfo.userid;

sql转化为mr任务流程如下图：

  • GROUP BY

GROUP BY任务转化为MR任务的流程如下：

  • Map：生成键值对，以GROUP BY条件中的列作为key，以聚集函数的结果作为value
  • Shuffle：根据key值进行hash分区, 按照hash值将键值对（key-value）发送到不同的reducer中
  • Reduce：根据SELECT子句的列以及聚集函数进行Reduce

以下列sql为例：

SELECT pageid,
       COUNT(1) as num
FROM page_view
GROUP BY pageid;

sql转化为mr任务流程如下图：

  • DISTINCT

与GROUP BY操作相同，只是键值对中的value可为空。

以下列sql为例：

SELECT DISTINCT pageid FROM page_view;

待补充~

  • 优化物理执行计划

物理优化器对进行TaskTree（任务树，即物理执行计划）进行物理优化；

Hive中的物理优化可以大致分为以下几类：

  1. 分区修剪(Partition Pruning)

  2. 基于分区和桶的扫描修剪(Scan pruning)

  3. 在某些情况下，在 mapper端进行Group By分组的预聚合

  4. 在 mapper端执行Join（map join）

  5. 如果是简单的select查询，可以设置为本地执行，避免使用MapReduce作业

经过2.3.1 及2.3.2 这六个阶段，HQL就被解析映射成了集群上的 MR任务。

2.3.3提交任务并执行

  • 获取MR临时工作目录
  • 定义Partitioner
  • 定义Mapper和Reducer
  • 实例化Job任务
  • 提交Job任务并执行

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