Hive SQL 编译过程详解

关注

原创最新推荐文章于 2026-03-17 01:26:38 发布 280 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

低功耗和UPF介绍参考[UPF]低功耗（Low Power Design）and UPF介紹阅读详情

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键。

在几次升级Hive的过程中，我们遇到了一些大大小小的问题。通过向社区的咨询和自己的努力，在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解。对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug，也有利于我们优化Hive SQL，提升我们对Hive的掌控力，同时有能力去定制一些需要的功能。

1、MapReduce实现基本SQL操作的原理
详细讲解SQL编译为MapReduce之前，我们先来看看MapReduce框架实现SQL基本操作的原理

1.1 Join的实现原理

select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid;

在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce的过程如下（这里只是说明最基本的Join的实现，还有其他的实现方式）
在这里插入图片描述
1.2 Group By的实现原理

select rank, isonline, count(*) from city group by rank, isonline;

将GroupBy的字段组合为map的输出key值，利用MapReduce的排序，在reduce阶段保存LastKey区分不同的key。MapReduce的过程如下（当然这里只是说明Reduce端的非Hash聚合过程）
在这里插入图片描述
1.3 Distinct的实现原理

select dealid, count(distinct uid) num from order group by dealid;

当只有一个distinct字段时，如果不考虑Map阶段的Hash GroupBy，只需要将GroupBy字段和Distinct字段组合为map输出key，利用mapreduce的排序，同时将GroupBy字段作为reduce的key，在reduce阶段保存LastKey即可完成去重
在这里插入图片描述
如果有多个distinct字段呢，如下面的SQL

select dealid, count(distinct uid), count(distinct date) from order group by dealid;

实现方式有两种：

（1）如果仍然按照上面一个distinct字段的方法，即下图这种实现方式，无法跟据uid和date分别排序，也就无法通过LastKey去重，仍然需要在reduce阶段在内存中通过Hash去重
在这里插入图片描述
2）第二种实现方式，可以对所有的distinct字段编号，每行数据生成n行数据，那么相同字段就会分别排序，这时只需要在reduce阶段记录LastKey即可去重。

这种实现方式很好的利用了MapReduce的排序，节省了reduce阶段去重的内存消耗，但是缺点是增加了shuffle的数据量。

需要注意的是，在生成reduce value时，除第一个distinct字段所在行需要保留value值，其余distinct数据行value字段均可为空。
在这里插入图片描述
2、SQL转化为MapReduce的过程
了解了MapReduce实现SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的，整个编译过程分为六个阶段：

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
遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree
逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量
遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务
物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划
下面分别对这六个阶段进行介绍

2.1 Phase1 SQL词法，语法解析
2.1.1 Antlr
Hive使用Antlr实现SQL的词法和语法解析。Antlr是一种语言识别的工具，可以用来构造领域语言。
这里不详细介绍Antlr，只需要了解使用Antlr构造特定的语言只需要编写一个语法文件，定义词法和语法替换规则即可，Antlr完成了词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成的过程。

Hive中语法规则的定义文件在0.10版本以前是Hive.g一个文件，随着语法规则越来越复杂，由语法规则生成的Java解析类可能超过Java类文件的最大上限，0.11版本将Hive.g拆成了5个文件，词法规则HiveLexer.g和语法规则的4个文件SelectClauseParser.g，FromClauseParser.g，IdentifiersParser.g，HiveParser.g。

2.1.2 抽象语法树AST Tree
经过词法和语法解析后，如果需要对表达式做进一步的处理，使用 Antlr 的抽象语法树语法Abstract Syntax Tree，在语法分析的同时将输入语句转换成抽象语法树，后续在遍历语法树时完成进一步的处理。

下面的一段语法是Hive SQL中SelectStatement的语法规则，从中可以看出，SelectStatement包含select, from, where, groupby, having, orderby等子句。
（在下面的语法规则中，箭头表示对于原语句的改写，改写后会加入一些特殊词标示特定语法，比如TOK_QUERY标示一个查询块）

selectStatement
   :
   selectClause
   fromClause
   whereClause?
   groupByClause?
   havingClause?
   orderByClause?
   clusterByClause?
   distributeByClause?
   sortByClause?
   limitClause? -> ^(TOK_QUERY fromClause ^(TOK_INSERT ^(TOK_DESTINATION ^(TOK_DIR TOK_TMP_FILE))
                     selectClause whereClause? groupByClause? havingClause? orderByClause? clusterByClause?
                     distributeByClause? sortByClause? limitClause?))
   ;

2.1.3 样例SQL
为了详细说明SQL翻译为MapReduce的过程，这里以一条简单的SQL为例，SQL中包含一个子查询，最终将数据写入到一张表中

FROM
( 
  SELECT
    p.datekey datekey,
    p.userid userid,
    c.clienttype
  FROM
    detail.usersequence_client c
    JOIN fact.orderpayment p ON p.orderid = c.orderid
    JOIN default.user du ON du.userid = p.userid
  WHERE p.datekey = 20131118 
) base
INSERT OVERWRITE TABLE `test`.`customer_kpi`
SELECT
  base.datekey,
  base.clienttype,
  count(distinct base.userid) buyer_count
GROUP BY base.datekey, base.clienttype

2.1.3 SQL生成AST Tree
Antlr对Hive SQL解析的代码如下，HiveLexerX，HiveParser分别是Antlr对语法文件Hive.g编译后自动生成的词法解析和语法解析类，在这两个类中进行复杂的解析。

HiveLexerX lexer = new HiveLexerX(new ANTLRNoCaseStringStream(command));    //词法解析，忽略关键词的大小写
TokenRewriteStream tokens = new TokenRewriteStream(lexer);
if (ctx != null) {
  ctx.setTokenRewriteStream(tokens);
}
HiveParser parser = new HiveParser(tokens);                                 //语法解析
parser.setTreeAdaptor(adaptor);
HiveParser.statement_return r = null;
try {
  r = parser.statement();                                                   //转化为AST Tree
} catch (RecognitionException e) {
  e.printStackTrace();
  throw new ParseException(parser.errors);
}

最终生成的AST Tree如下图右侧（使用Antlr Works生成，Antlr Works是Antlr提供的编写语法文件的编辑器），图中只是展开了骨架的几个节点，没有完全展开。
子查询1/2，分别对应右侧第1/2两个部分。
在这里插入图片描述
这里注意一下内层子查询也会生成一个TOK_DESTINATION节点。请看上面SelectStatement的语法规则，这个节点是在语法改写中特意增加了的一个节点。原因是Hive中所有查询的数据均会保存在HDFS临时的文件中，无论是中间的子查询还是查询最终的结果，Insert语句最终会将数据写入表所在的HDFS目录下。