hive genPlan

(TOK_QUERY
(TOK_FROM (TOK_TABREF src))
(TOK_INSERT
(TOK_DESTINATION (TOK_DIR TOK_TMP_FILE))
(TOK_SELECT (TOK_SELEXPR TOK_ALLCOLREF))
(TOK_WHERE (< (. (TOK_TABLE_OR_COL src) key) 10))
)
)
一个查询会被Antlr解析成上面这种结构：root节点是TOK_QUERY，两个孩子节点是TOK_FROM，TOK_INSERT。
TOK_INSERT 有几个节点：(1)必须的 TOK_DESTINATION，数据写入到的目录 (2)必须的 TOK_SELECT，选取的字段 (3)其他节点非必须的，如TOK_WHERE,TOK_SORTBY,TOK_CLUSTERBY,TOK_DISTRIBUTEBY,TOK_ORDERBY,TOK_GROUPBY,TOK_LIMIT



from 有4种子节点：   见SemanticAnalyzer.doPhase1
(1) HiveParser.TOK_TABREF 普通的表
(2) HiveParser.TOK_SUBQUERY 子查询,这里有两种情况一种是无union的subq，或者是有union，两个subq union组成的：(subq1 union subq2) subqalias。 见SemanticAnalyzer.processSubQuery和SemanticAnalyzer.doPhase1QBExpr
(3) HiveParser.TOK_LATERAL_VIEW
(4) join：join节点有几个子节点，如两个TOK_TABREF+on表示的“=”节点三个子节点，或者两个子查询TOK_SUBQUERY节点。 join0.q，join1.q
(TOK_JOIN
(TOK_TABREF src src1)
(TOK_TABREF src src2)
(=
(. (TOK_TABLE_OR_COL src1) key)
(. (TOK_TABLE_OR_COL src2) key)
)
)



SemanticAnalyzer.genPlan(QB qb){
    (1) 递归遍历子查询（子查询来自from），生成子查询的operator，子查询的operator依然是通过调用SemanticAnalyzer.genPlan(QB qb)来生成，子查询有两种一种是union,一种是非union,两种情况处理不相同。
如果是非union，直接调用SemanticAnalyzer.genPlan(QB qb)来生成子查询的operator树。
如果是union，则union的两个子节点分别调用SemanticAnalyzer.genPlan(QB qb)来生成两个子查询的operator的树，然后生成一个UnionOperator来union这两个子operator树。见SemanticAnalyzer.genPlan(QBExpr qbexpr)
        operator如下：
         1.1 如果subquery是QBExpr.Opcode.NULLOP类型，生成subquery的operator树。
         1.2 如果subquery是QBExpr.Opcode.UNION，生成两个子subquery的operator树，生成一个union operator 做为两个子subquery的共同child。
    (2) 遍历所有的源表，针对每个源表生成一个对应的 TableScanOperator
    (3) 处理lateral view
    (4) 处理join (join出现在from中)
        operator如下：
         4.1 如果join条件中有过滤条件，抽取出来生成FilterOperator过滤不需要的records，放到join操作前.
         4.2 生成JoinOperator，做为join操作两边的operator的child。
    (5) genBodyPlan(QB qb, Operator input)
}


SemanticAnalyzer.genBodyPlan(QB qb, Operator input){
   (1) multi-group by 看能够优化
   (2) 针对每个目标表（destination tables，doPhase1在处理HiveParser.TOK_SELECT时设置），destToSelExpr
        2.1 如果有where条件，生成一个FilterOperator
        2.2 如果有聚合函数或者groupby，做如下处理：
            插入一个select operator，选取所有的字段，用于优化阶段ColumnPruner的优化
            2.2.1  hive.map.aggr为true，默认是true，开启的，在map端做部分聚合
                  2.2.1.1 hive.groupby.skewindata为false，默认是关闭的，groupby的数据没有倾斜。     
                  生成的operator是: GroupByOperator+ReduceSinkOperator+GroupByOperator。
      GroupByOperator+ReduceSinkOperator用于在map端做操作，第一个GroupByOperator在map端先做部分聚合。第二个用于在reduce端做GroupBy操作
                  2.2.1.2 hive.groupby.skewindata为true
                  生成的operator是: GroupbyOperator+ReduceSinkOperator+GroupbyOperator+ReduceSinkOperator +GroupByOperator
               GroupbyOperator+ReduceSinkOperator（第一个MapredTask的map阶段）
               GroupbyOperator(第一个MapredTask的reduce阶段)
               ReduceSinkOperator （第二个MapredTask的map阶段）
               GroupByOperator（第二个MapredTask的reduce阶段）
            2.2.2  hive.map.aggr为false
                   2.2.2.1 hive.groupby.skewindata为true
                    生成的operator是: ReduceSinkOperator+GroupbyOperator+ReduceSinkOperator +GroupByOperator                   
               ReduceSinkOperator(第一个MapredTask的map阶段)
               GroupbyOperator(第一个MapredTask的reduce阶段)
               ReduceSinkOperator （第二个MapredTask的map阶段）
               GroupByOperator（第二个MapredTask的reduce阶段）
                   2.2.2.2 hive.groupby.skewindata为false
                    生成的operator是: ReduceSinkOperator(map阶段运行)+GroupbyOperator（reduce阶段运行）
        2.3 生成一个SelectOperator
        2.4 如果有ClusterBy、DistributedBy、OrderBy、SortBy生成ReduceSinkOperator+ExtractOperator
             如果是OrderBy,则会设置numReducers的个数为1
        2.5 是否是子查询，是2.5.1，否2.5.2
             2.5.1 是子查询
             2.5.2 不是子查询 
                 1. 是否有limit，无跳过，有进行相应处理。
                 2. 如果前面获得的字段类型跟最终的字段类型不同，需要做转换则生成一个SelectOperator用于类型转换，最后生成一个FileSinkOperator。
        结束。
}

任何一个Map Join都会由两阶段构成
第一阶段是本地任务把小表分发到每一台机
第二阶段是执行Map-Only Job，进行Map Join操作

还有待整理。。