Hive SQL的底层编译过程详解(一)

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简介: 本文结构采用宏观着眼,微观入手,从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程,然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。

本文结构采用宏观着眼,微观入手,从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程,然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程,第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。


Hive



Hive是什么?Hive 是数据仓库工具,再具体点就是一个 SQL 解析引擎,因为它即不负责存储数据,也不负责计算数据,只负责解析 SQL,记录元数据。


Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase 中的文件,通过 MapReduce、Spark 或 Tez 执行查询。


我们今天来聊的就是 Hive 底层是怎样将我们写的 SQL 转化为 MapReduce 等计算引擎可识别的程序。了解 Hive SQL 的底层编译过程有利于我们优化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。


Hive 底层执行架构



我们先来看下 Hive 的底层执行架构图, Hive 的主要组件与 Hadoop 交互的过程:


image.png

Hive底层执行架构


在 Hive 这一侧,总共有五个组件:


  1. UI:用户界面。可看作我们提交SQL语句的命令行界面。


  1. DRIVER:驱动程序。接收查询的组件。该组件实现了会话句柄的概念。


  1. COMPILER:编译器。负责将 SQL 转化为平台可执行的执行计划。对不同的查询块和查询表达式进行语义分析,并最终借助表和从 metastore 查找的分区元数据来生成执行计划。


  1. METASTORE:元数据库。存储 Hive 中各种表和分区的所有结构信息。


  1. EXECUTION ENGINE:执行引擎。负责提交 COMPILER 阶段编译好的执行计划到不同的平台上。


上图的基本流程是:


步骤1:UI 调用 DRIVER 的接口;


步骤2:DRIVER 为查询创建会话句柄,并将查询发送到 COMPILER(编译器)生成执行计划;


步骤3和4:编译器从元数据存储中获取本次查询所需要的元数据,该元数据用于对查询树中的表达式进行类型检查,以及基于查询谓词修建分区;


步骤5:编译器生成的计划是分阶段的DAG,每个阶段要么是 map/reduce 作业,要么是一个元数据或者HDFS上的操作。将生成的计划发给 DRIVER。


如果是 map/reduce 作业,该计划包括 map operator trees 和一个 reduce operator tree,执行引擎将会把这些作业发送给 MapReduce :


步骤6、6.1、6.2和6.3:执行引擎将这些阶段提交给适当的组件。在每个 task(mapper/reducer) 中,从HDFS文件中读取与表或中间输出相关联的数据,并通过相关算子树传递这些数据。最终这些数据通过序列化器写入到一个临时HDFS文件中(如果不需要 reduce 阶段,则在 map 中操作)。临时文件用于向计划中后面的 map/reduce 阶段提供数据。


步骤7、8和9:最终的临时文件将移动到表的位置,确保不读取脏数据(文件重命名在HDFS中是原子操作)。对于用户的查询,临时文件的内容由执行引擎直接从HDFS读取,然后通过Driver发送到UI。


Hive SQL 编译成 MapReduce 过程



编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER(编译器组件)中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务,整个编译过程分为六个阶段

image.png

Hive SQL编译过程


  1. 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;


Antlr是一种语言识别的工具,可以用来构造领域语言。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。


  1. 语义解析: 遍历 AST Tree,抽象出查询的基本组成单元 QueryBlock;


  1. 生成逻辑执行计划: 遍历 QueryBlock,翻译为执行操作树 OperatorTree;


  1. 优化逻辑执行计划: 逻辑层优化器进行 OperatorTree 变换,合并 Operator,达到减少 MapReduce Job,减少数据传输及 shuffle 数据量;


  1. 生成物理执行计划: 遍历 OperatorTree,翻译为 MapReduce 任务;


  1. 优化物理执行计划: 物理层优化器进行 MapReduce 任务的变换,生成最终的执行计划。


下面对这六个阶段详细解析:


为便于理解,我们拿一个简单的查询语句进行展示,对5月23号的地区维表进行查询:


select * from dim.dim_region where dt = '2021-05-23';


阶段一:词法、语法解析


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:


ABSTRACT SYNTAX TREE:
TOK_QUERY
    TOK_FROM 
    TOK_TABREF
           TOK_TABNAME
               dim
                 dim_region
    TOK_INSERT
      TOK_DESTINATION
          TOK_DIR
              TOK_TMP_FILE
        TOK_SELECT
          TOK_SELEXPR
              TOK_ALLCOLREF
        TOK_WHERE
          =
              TOK_TABLE_OR_COL
                  dt
                    '2021-05-23'
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