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标题: Hive代码组织及架构简单介绍 [打印本页]
作者: 乔帮主 时间: 2014-10-17 20:31
标题: Hive代码组织及架构简单介绍
hive三个主要组件Serialzers/Deserialzers(trunk/serde) 此组件允许用户自己开发自定义序列化、反序列化文件解析器，hive自身也内置了一些序列化解析类。
MetaStore(trunk/metastore) 此组件是hive的元数据服务器，用来存放数据仓库中所有表和分区的信息,hive元数据建表sql、升级sql脚本都存放在此目录下。
Query Processor(trunk/ql) 此组件用于解析sql生成map/reduce作业，并按照先后顺序执行他们（hive核心包，熟读此包，可了解hive执行流程核心）。
其他组件Command Line Interface(trunk/cli) 此组件用于处理命令行提交作业。
Hive Server(trunk/service) 此组件所有对外api接口的服务端(通过thrift实现)，可用于其他客户端与hive交互，比如jdbc。
Common(trunk/common) hive基础代码库，hive各个组件信息的传递也是有此包HiveConf类来管理。
Ant Utilities(trunk/ant) 此组件包含一些ant任务需要的基础代码
Scripts(trunk/bin) 此组件包涵hive里的所有脚本，包括hive CLI的脚本。
hive辅助组件trunk/conf 此目录包涵hive配置文件hive-default.xml、hive-site.xml
trunk/data hive测试所用数据
trunk/ivy 管理hive跟hadoop各个版本之间的依赖
trunk/lib hive运行期间依赖的jar
trunk/testlibs 用于构建单元测试
Query Processor(hive核心，执行引擎)Parse and SemanticAnalysis(ql/parse) 此组件主要用于编译sql->Abstract Syntax Trees抽象语法树->QB->Logical Plan->Physical Plan(hive 0.11多表join count(distinct)就在此步骤出错)
Optimizer (ql/optimizer) 基于规则，优化hive作业（not 基于cost），ColumnPruner：列裁剪，Predicate PushDown：谓词下推：将过滤操作推至TableScanOperator之后
Plan Components(ql/plan) 封装内置信息，用于compiler (Parser, SemanticAnalysis and Optimizer) 之间信息传递
MetaData Layer (ql/metadata) 连接hive元数据仓库，获得hive表、分区、列详细信息，用于编译sql语句
Map/Reduce Execution Engine (ql/exec) 执行提交的map/reduce作业
Hadoop Record Readers hive提交hadoop作业时，文件输入输出工具
Hive Function Framework (ql/udf) 看名字就知道，hive内置udf
Compiler流程- parse，语义分析， 通过antlr解析生成抽象语法树 Driver.compile()
- sa，类型检查与语义分析 SemanticAnalyzer.doPhase1Ctx() 。。。列名是否存在
- lpg，logic plan generator，查询块到逻辑操作数，SemanticAnalyzer.genPlan()。。。什么cube、rollup操作树都在这一步完工
- lpo，logic plan optimizer，逻辑计划优化，SemanticAnalyzer.optimizer()。。。列剪辑、谓语下推、分区剪辑等等
- ppg，physical plan generator，生成物理执行计划，SemanticAnalyzer.genMapRedTasks()
- ppo，physical plan optimizer，物理执行优化，PhysicalOptimizer.optimize()
hive多表join count(distinct)异常，是因为步骤3 lpg生成的逻辑执行计划有bug
附带hive执行流程图Driver类是hive最重要的类，了解其run、compile、execute方法，就清楚hive的核心。
参考文献
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