hive原理(未完。。)

hive就是一个将hiveql(其实是sql的子集或者说一点点的超集)语句转化为一系列可以在Hadoop集群上运行的MR的工具，通常在客户端执行 hive 命令（淘宝有ide，所以不用安装hive啦 ）然后输入 SQL 语句后， hive 将 SQL 语句生成多个 MR 的 job ，然后将这些 job 提交给 hadoop 进行执行，完成后，再把结果放入到 hdfs 或者本地的临时文件中。
如下图



以下图片摘自淘宝周忱《hive原理》的技术文档







解释器、编译器、优化器完成 HQL 查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在 HDFS 中，并在随后有 MapReduce 调用执行。
Hive 的数据存储在 HDFS 中，大部分的查询由 MapReduce 完成（包含 * 的查询，比如 select * from tbl 不会生成 MapRedcue 任务）。

一条sql语句的结构：
一条sql主要包括，insert子句，select子句，from子句，groupby子句，以及其他的条件子句，如limit，orderby等，还有join和union等操作符。其中的from子句，一般可以直接跟一个表，多个表（笛卡尔积等同于join），或者一个子查询，或者由join或union连接的两个表，或者两个子查询。包含子查询则意味着sql语句自身会包含这一些递归的操作。

hive对一条sql执行的过程：
一条sql语句（以查询sql为例）的目的最终是将一个表或者若干个表中的所有行数据，一条一条的进行处理，最终生成一组目标记录。为了实现这样的目的，首先将处理过程分解为若干个算子，将初始的表数据记录依次通过这些算子来计算，最终得出结果。
例如：select a from tbl where b>1 order by c，对于这条sql，首先需要一个ts（table scan）算子，从表中读出数据，然后读出的数据经过一个fil（filter）算子，过滤那些不满足条件b>1的数据，最后经过一个fetch算 子，将正确的数据返回。对于任意复杂的sql语句都可以生成这样的算子树进行处理。
hive的原理还是比较复杂，一点点学习中，一口吃不成胖子 。。。