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接着上一篇来说执行入口的分析，CliDriver最终将用户指令cmd提交给了Driver的run方法（针对常用查询语句而言），在这里用户的cmd将会被编译，优化并生成MapReduce任务进行执行。 所以Driver也是Hive的核心，他扮演了一个将用户查询和MapReduce Task转换并执行的角色，下来我们就来看看Driver是如何实现的？run函数： public Command

问题导读1.hive除了包含用户接口、元数据，还包含哪些内容？ 2.hive包含哪些操作？ 3.hive数据能否被修改？ 4.hive优化有哪些常用方法？摘要： 　　Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询

一，首先有一些准备工作需要我们完成：配置正确的伪分布式hadoop,具体详见：http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/113487.htm配置正确的Hive,具体详见：http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt/article/details/47150621安装maven工具，具体详见：http://blog.youkuaiyun.com/zackz

上次我们阅读了main(),run(),和CLiDriver的构造函数；接上，我们该阅读executeDriver函数了。在进入executeDriver之前，我们可以认为Hive处理的是用户进入Hive程序的指令，到此用户已经进入了Hive，Cli的Driver 将不断读取用户的HiveQL语句并解析，提交给Driver。executeDriver 函数内部核心的代码是通过while循环不断按行读

读程序就要从main函数读起，从而了解程序的流程。所以我首先从CliDriver这个类开始。一 ，主函数 public static void main(String[] args) throws Exception { int ret = new CliDriver().run(args); System.exit(ret); }String[] args 是运行的时候由外