Hive sql编译过程

Hive sql编译过程

  Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段：

1. 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
2. 遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
3. 遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree
4. 逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量
5. 遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务
6. 物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划
   

【1】根据Antlr定义的sql语法规则，将相关sql进行词法、语法解析，转化为抽象语法树AST Tree

【2】遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
  AST Tree生成后由于其复杂度依旧较高，不便于翻译为mapreduce程序，需要进行进一步抽象和结构化，形成QueryBlock。QueryBlock是一条SQL最基本的组成单元，包括三个部分：输入源，计算过程，输出。简单来讲一个QueryBlock就是一个子查询。QB的生成过程为一个递归过程，先序遍历 AST Tree ，遇到不同的Token 节点(理解为特殊标记)，保存到相应的属性中

【3】遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree
  Hive最终生成的MapReduce任务，Map阶段和Reduce阶段均由OperatorTree组成。逻辑操作符，就是在Map阶段或者Reduce阶段完成单一特定的操作。
  基本的操作符包括TableScanOperato