(转)Hive SQL的编译过程

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了(转)Hive SQL的编译过程，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7932字，纯文字阅读大概需要12分钟。

内容图文

作用

② SimpleFetchOptimizer

优化没有GroupBy表达式的聚合查询

② MapJoinProcessor

MapJoin，需要SQL中提供hint，0.11版本已不用

② BucketMapJoinOptimizer

BucketMapJoin

② GroupByOptimizer

Map端聚合

① ReduceSinkDeDuplication

合并线性的OperatorTree中partition/sort key相同的reduce

① PredicatePushDown

谓词前置

① CorrelationOptimizer

利用查询中的相关性，合并有相关性的Job，HIVE-2206

ColumnPruner

字段剪枝

表格中①的优化器均是一个Job干尽可能多的事情/合并。②的都是减少shuffle数据量，甚至不做Reduce。

CorrelationOptimizer优化器非常复杂，都能利用查询中的相关性，合并有相关性的Job，参考 Hive Correlation Optimizer

对于样例SQL，有两个优化器对其进行优化。下面分别介绍这两个优化器的作用，并补充一个优化器ReduceSinkDeDuplication的作用

PredicatePushDown优化器

断言判断提前优化器将OperatorTree中的FilterOperator提前到TableScanOperator之后

NonBlockingOpDeDupProc优化器

NonBlockingOpDeDupProc优化器合并SEL-SEL 或者 FIL-FIL 为一个Operator

ReduceSinkDeDuplication优化器

ReduceSinkDeDuplication可以合并线性相连的两个RS。实际上CorrelationOptimizer是ReduceSinkDeDuplication的超集，能合并线性和非线性的操作RS，但是Hive先实现的ReduceSinkDeDuplication

譬如下面这条SQL语句

from (select key, value from src group by key, value) s select s.key group by s.key;

经过前面几个阶段之后，会生成如下的OperatorTree，两个Tree是相连的，这里没有画到一起

这时候遍历OperatorTree后能发现前前后两个RS输出的Key值和PartitionKey如下

	Key	PartitionKey
childRS	key	key
parentRS	key,value	key,value

ReduceSinkDeDuplication优化器检测到：1. pRS Key完全包含cRS Key，且排序顺序一致；2. pRS PartitionKey完全包含cRS PartitionKey。符合优化条件，会对执行计划进行优化。

ReduceSinkDeDuplication将childRS和parentheRS与childRS之间的Operator删掉，保留的RS的Key为key,value字段，PartitionKey为key字段。合并后的OperatorTree如下：

Phase5 OperatorTree生成MapReduce Job的过程

OperatorTree转化为MapReduce Job的过程分为下面几个阶段

1. 对输出表生成MoveTask
2. 从OperatorTree的其中一个根节点向下深度优先遍历
3. ReduceSinkOperator标示Map/Reduce的界限，多个Job间的界限
4. 遍历其他根节点，遇过碰到JoinOperator合并MapReduceTask
5. 生成StatTask更新元数据
6. 剪断Map与Reduce间的Operator的关系

对输出表生成MoveTask

由上一步OperatorTree只生成了一个FileSinkOperator，直接生成一个MoveTask，完成将最终生成的HDFS临时文件移动到目标表目录下

MoveTask[Stage-0]
Move Operator

开始遍历

将OperatorTree中的所有根节点保存在一个toWalk的数组中，循环取出数组中的元素（省略QB1，未画出）

取出最后一个元素TS[p]放入栈 opStack{TS[p]}中

Rule #1 TS% 生成MapReduceTask对象，确定MapWork

发现栈中的元素符合下面规则R1（这里用python代码简单表示）

"".join([t + "%" for t in opStack]) == "TS%"

生成一个MapReduceTask[Stage-1]对象，MapReduceTask[Stage-1]对象的MapWork属性保存Operator根节点的引用。由于OperatorTree之间之间的Parent Child关系，这个时候MapReduceTask[Stage-1]包含了以TS[p]为根的所有Operator

Rule #2 TS%.*RS% 确定ReduceWork

继续遍历TS[p]的子Operator，将子Operator存入栈opStack中
当第一个RS进栈后，即栈opStack = {TS[p], FIL[18], RS[4]}时，就会满足下面的规则R2

"".join([t + "%" for t in opStack]) == "TS%.*RS%"

这时候在MapReduceTask[Stage-1]对象的ReduceWork属性保存JOIN[5]的引用

Rule #3 RS%.*RS% 生成新MapReduceTask对象，切分MapReduceTask

继续遍历JOIN[5]的子Operator，将子Operator存入栈opStack中

当第二个RS放入栈时，即当栈opStack = {TS[p], FIL[18], RS[4], JOIN[5], RS[6]}时，就会满足下面的规则R3

"".join([t + "%" for t in opStack]) == “RS%.*RS%” //循环遍历opStack的每一个后缀数组

这时候创建一个新的MapReduceTask[Stage-2]对象，将OperatorTree从JOIN[5]和RS[6]之间剪开，并为JOIN[5]生成一个子OperatorFS[19]，RS[6]生成一个TS[20]，MapReduceTask[Stage-2]对象的MapWork属性保存TS[20]的引用。

新生成的FS[19]将中间数据落地，存储在HDFS临时文件中。

继续遍历RS[6]的子Operator，将子Operator存入栈opStack中

当opStack = {TS[p], FIL[18], RS[4], JOIN[5], RS[6], JOIN[8], SEL[10], GBY[12], RS[13]}时，又会满足R3规则

同理生成MapReduceTask[Stage-3]对象，并切开 Stage-2 和 Stage-3 的OperatorTree

R4 FS% 连接MapReduceTask与MoveTask

最终将所有子Operator存入栈中之后，opStack = {TS[p], FIL[18], RS[4], JOIN[5], RS[6], JOIN[8], SEL[10], GBY[12], RS[13], GBY[14], SEL[15], FS[17]}满足规则R4

"".join([t + "%" for t in opStack]) == “FS%”

这时候将MoveTask与MapReduceTask[Stage-3]连接起来，并生成一个StatsTask，修改表的元信息

合并Stage

此时并没有结束，还有两个根节点没有遍历。

将opStack栈清空，将toWalk的第二个元素加入栈。会发现opStack = {TS[du]}继续满足R1 TS%，生成MapReduceTask[Stage-5]

继续从TS[du]向下遍历，当opStack={TS[du], RS[7]}时，满足规则R2 TS%.*RS%

此时将JOIN[8]保存为MapReduceTask[Stage-5]的ReduceWork时，发现在一个Map对象保存的Operator与MapReduceWork对象关系的Map<Operator, MapReduceWork>对象中发现，JOIN[8]已经存在。此时将MapReduceTask[Stage-2]和MapReduceTask[Stage-5]合并为一个MapReduceTask

同理从最后一个根节点TS[c]开始遍历，也会对MapReduceTask进行合并

切分Map Reduce阶段

最后一个阶段，将MapWork和ReduceWork中的OperatorTree以RS为界限剪开

OperatorTree生成MapReduceTask全貌

最终共生成3个MapReduceTask，如下图

Phase6 物理层优化器

这里不详细介绍每个优化器的原理，单独介绍一下MapJoin的优化器

名称	作用
Vectorizer	HIVE-4160，将在0.13中发布
SortMergeJoinResolver	与bucket配合，类似于归并排序
SamplingOptimizer	并行order by优化器，在0.12中发布
CommonJoinResolver + MapJoinResolver	MapJoin优化器

MapJoin原理

MapJoin简单说就是在Map阶段将小表读入内存，顺序扫描大表完成Join。

上图是Hive MapJoin的原理图，出自Facebook工程师Liyin Tang的一篇介绍Join优化的slice，从图中可以看出MapJoin分为两个阶段：

1. 通过MapReduce Local Task，将小表读入内存，生成HashTableFiles上传至Distributed Cache中，这里会对HashTableFiles进行压缩。

2. MapReduce Job在Map阶段，每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中，顺序扫描大表，在Map阶段直接进行Join，将数据传递给下一个MapReduce任务。

如果Join的两张表一张表是临时表，就会生成一个ConditionalTask，在运行期间判断是否使用MapJoin

CommonJoinResolver优化器

CommonJoinResolver优化器就是将CommonJoin转化为MapJoin，转化过程如下

1. 深度优先遍历Task Tree
2. 找到JoinOperator，判断左右表数据量大小
3. 对与小表 + 大表 => MapJoinTask，对于小/大表 + 中间表 => ConditionalTask

遍历上一个阶段生成的MapReduce任务，发现MapReduceTask[Stage-2] JOIN[8]中有一张表为临时表，先对Stage-2进行深度拷贝（由于需要保留原始执行计划为Backup Plan，所以这里将执行计划拷贝了一份），生成一个MapJoinOperator替代JoinOperator，然后生成一个MapReduceLocalWork读取小表生成HashTableFiles上传至DistributedCache中。

MapReduceTask经过变换后的执行计划如下图所示

MapJoinResolver优化器

MapJoinResolver优化器遍历Task Tree，将所有有local work的MapReduceTask拆成两个Task

最终MapJoinResolver处理完之后，执行计划如下图所示

Hive SQL编译过程的设计

从上述整个SQL编译的过程，可以看出编译过程的设计有几个优点值得学习和借鉴

• 使用Antlr开源软件定义语法规则，大大简化了词法和语法的编译解析过程，仅仅需要维护一份语法文件即可。
• 整体思路很清晰，分阶段的设计使整个编译过程代码容易维护，使得后续各种优化器方便的以可插拔的方式开关，譬如Hive 0.13最新的特性Vectorization和对Tez引擎的支持都是可插拔的。
• 每个Operator只完成单一的功能，简化了整个MapReduce程序。

社区发展方向

Hive依然在迅速的发展中，为了提升Hive的性能，hortonworks公司主导的Stinger计划提出了一系列对Hive的改进，比较重要的改进有：

• Vectorization - 使Hive从单行单行处理数据改为批量处理方式，大大提升了指令流水线和缓存的利用率
• Hive on Tez - 将Hive底层的MapReduce计算框架替换为Tez计算框架。Tez不仅可以支持多Reduce阶段的任务MRR，还可以一次性提交执行计划，因而能更好的分配资源。
• Cost Based Optimizer - 使Hive能够自动选择最优的Join顺序，提高查询速度
• Implement insert, update, and delete in Hive with full ACID support - 支持表按主键的增量更新

我们也将跟进社区的发展，结合自身的业务需要，提升Hive型ETL流程的性能

参考

Antlr: http://www.antlr.org/
Wiki Antlr介绍: http://en.wikipedia.org/wiki/ANTLR
Hive Wiki: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home
HiveSQL编译过程: http://www.slideshare.net/recruitcojp/internal-hive
Join Optimization in Hive: Join Strategies in Hive from the 2011 Hadoop Summit (Liyin Tang, Namit Jain)
Hive Design Docs: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/DesignDocs

(转)Hive SQL的编译过程

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本文系统来源：http://www.cnblogs.com/thinkpad/p/4690648.html

内容总结

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