一条hive sql到mr , yarn,hdfs整个过程

这是一个非常经典的面试题，也是理解 Hadoop 生态系统如何协同工作的核心。我们来详细拆解一下一条 Hive SQL 从提交到最终得到结果的完整过程。

整个过程可以概括为：Hive 将我们编写的 SQL 翻译成一个或多个 MapReduce 任务，然后提交给 YARN 这个集群资源调度器。YARN 会为这些任务分配计算资源（Container），任务在执行过程中，会从 HDFS 读取数据，并将最终结果写回 HDFS。

下图清晰地展示了这一核心流程的各个阶段：

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阶段一：Hive 驱动层（SQL to MR）

当你执行一条 Hive SQL（如 SELECT dept, AVG(salary) FROM emp GROUP BY dept;）时，Hive 并不会直接交给 MR 执行，而是先进行一系列复杂的转换和优化。

1. 解析与抽象语法树（AST）：

   • SQL Parser：Hive 使用 Antlr 等解析器工具将 SQL 字符串解析成一个抽象语法树（AST）。AST 会捕获 SQL 的语法结构，比如哪些是查询（SELECT），哪些是来源（FROM），哪些是条件（WHERE）等。

2. 语义分析与查询块（QB）：

   • Semantic Analyzer：遍历 AST，进行语义检查。例如，检查表 emp 和列 dept, salary 是否存在，数据类型是否匹配。最终会将 AST 转换成一个查询块（Query Block， QB）。QB 是 Hive 逻辑执行计划的基本单位。一个复杂的 SQL 可能会被分解成多个 QB。

3. 生成逻辑执行计划：

   • Logic Plan Generator：将 QB 转换为一个运算符树（Operator Tree），这被称为逻辑执行计划。运算符包括 TableScanOperator（扫描表）、SelectOperator（选择字段）、FilterOperator（过滤条件）、GroupByOperator（分组）、ReduceSinkOperator（为 Reduce 阶段准备数据）等。此时的计划是逻辑层面的，不涉及具体执行引擎。

4. 逻辑优化：

   • Optimizer：Hive 会对逻辑执行计划进行一系列优化。例如：
     • 谓词下推（Predicate Pushdown）：尽早执行 WHERE 过滤条件，减少后续处理的数据量。
     • 列裁剪（Column Pruning）：只读取查询中需要的列，避免读取所有列。
     • Map端聚合：在 Map 端先做一次局部聚合，减少 Shuffle 的数据量。

5. 生成物理执行计划：

   • Physical Plan Generator：将优化后的逻辑执行计划转换为物理执行计划。这一步确定了执行引擎（如 MapReduce、Tez、Spark）。对于 MR，逻辑运算符会被翻译成具体的 MR 任务。例如，一个带有 GROUP BY 的查询通常会被翻译成一个 MapReduce 作业。

6. 编译与输出：

   • Compiler：将物理执行计划最终编译成一个有向无环图（DAG） 形式的执行计划（比如一个 MapReduce 作业的 DAG），并序列化到文件中。

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阶段二：提交到 YARN（资源调度）

Hive 客户端（CLI/Beeline/HiveServer2）准备好执行计划后，就会向 YARN 提交作业。

1. 提交申请：Hive 客户端向 YARN 的 ResourceManager (RM) 提交一个应用程序（Application），申请运行一个 MapReduce 作业。
2. 分配容器：RM 响应申请，分配一个第一个 Container（容器，即一定的计算资源，如 CPU、内存），并在这个 Container 上启动 ApplicationMaster (AM)。AM 就是这个作业的“项目经理”，负责管理这个作业的整个生命周期。
3. AM 初始化：AM 启动后，会向 RM 注册，然后解析 Hive 编译好的执行计划（DAG）。
4. 申请资源：AM 根据执行计划中的 Map 和 Reduce 任务数量，向 RM 申请更多的 Containers 来运行这些任务。
5. 启动任务：RM 根据集群资源情况，为 AM 分配所需的 Containers。AM 然后与这些 Container 所在的 NodeManager (NM) 通信，启动 MapTask 或 ReduceTask 进程。

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阶段三：MapReduce 执行（分布式计算）

任务在 YARN 分配的 Container 中开始执行，整个过程就是标准的 MapReduce 流程。

1. Map Phase (读取 HDFS + Map 计算)：

   • 每个 MapTask 会根据输入切片（Input Split）信息，从 HDFS 上读取一小块数据（比如一个 Block）。
   • MapTask 调用 map() 函数处理每一条数据。在我们的例子中，它会输出 <dept, salary> 这样的键值对。
   • 处理完数据后，MapTask 的输出会在本地磁盘进行分区（Partitioning）（为不同的 ReduceTask 做准备）、排序（Sorting） 和合并（Combining，可选）。

2. Shuffle Phase (洗牌)：

   • 这是 MapReduce 的“心脏”。各个 MapTask 完成后的输出，会根据 Key 的哈希值被拉取（Fetch）到不同的 ReduceTask 节点上。
   • 例如，所有 dept=IT 的键值对都会被送到同一个 ReduceTask 上。这个过程涉及大量的网络数据传输。

3. Reduce Phase (Reduce 计算 + 写入 HDFS)：

   • 每个 ReduceTask 会从多个 MapTask 那里拉取属于自己分区的数据，并对这些数据进行归并排序（Merge Sort）。
   • 然后，ReduceTask 调用 reduce() 函数处理排序后的数据。在我们的例子中，它对同一个 dept 的所有 salary 求平均值，计算出 AVG(salary)。
   • 最后，ReduceTask 将最终结果写入 HDFS 中指定的输出路径。

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最终步骤：结果返回

• 当所有的 MapTask 和 ReduceTask 都成功完成后，ApplicationMaster 会向 ResourceManager 报告作业成功。
• Hive 客户端检测到作业成功后，会（如果需要的话）从 HDFS 的结果文件中将最终结果取回并展示给用户。对于大数据集，Hive 通常只是将 HDFS 上的路径返回给用户。

总结

步骤	主要组件	职责
1. SQL 解析与编译	Hive	将 SQL 翻译、优化成 MapReduce 执行计划
2. 资源调度与任务管理	YARN	分配资源，启动并监控 ApplicationMaster 和各个 Task
3. 数据存储与计算	HDFS & MapReduce	HDFS 提供数据存储；MapReduce 在集群节点上进行分布式计算

这个过程清晰地展示了 Hadoop 核心组件如何各司其职：Hive 负责“翻译”，YARN 负责“调度和管家”，MapReduce 负责“干活”，而 HDFS 负责“仓储”。