Hive 初始化运行流程

CliDriver 

初始化过程 

CliDriver.main  是 Cli 的入口 

（1） 解析(Parse)args，放入cmdLine，处理 –hiveconf var=val  用于增加或者覆盖hive/hadoop配置，设置到System的属性中。 
（2） 配置log4j，加载hive-log4j.properties里的配置信息。 
（3）创建一个HiveConf，设置hiveJar= hive-exec-1.1.2.jar ，初始化加载hive-default.xml、 hive-site.xml。 
（4） 创建一个CliSessionState（SessionState） 
（5） 处理-S， -e， -f， -h等信息，保存在SessionState中。如果是-h，打印提示信息，并退出。 
（6） –hiveconf var=val 设置的属性设置到HiveConf中。 
（7） ShimLoader，load  HadoopShims 
（8） –hiveconf var=val 设置的属性设置到HiveConf中。 
（9） CliSessionState设置到SessionState中，创建一个hive_job_log_ xxx文件（用于记录Hive的一些操作信息）保存到SessionState的hiveHist 。 
（10） 创建CliDriver. 
（11） 如果是–e，执行命令并退出，如果是-f，执行文件中的命令并退出。 
（12）创建ConsoleReader，读取用户输入，遇到“；”为一个完整的命令，执行该命令(CliDriver.processLine )，接着读取处理用户的输入。用户输入的命令记录在user.home/.hivehistory文件中。 


处理运行过程 

CliDriver.processLine   去掉命令末尾的;， 

CliDriver.processCmd 

Split命令，分析第一个单词： 
（1）如果是quit或者exit，退出。 
（2）source，执行文件中的HiveQL 
（3）！，执行命令，如!ls，列出当前目录的文件信息。 
（4）list，列出jar/file/archive。 
（5）如果是其他，则生成调用相应的CommandProcessor处理。 

CommandProcessor 

CommandProcessorFactory 
（1）set           SetProcessor，设置修改参数,设置到SessionState的HiveConf里。 
（2）dfs           DfsProcessor，使用hadoop的 FsShell运行hadoop的命令。 
（3）add         AddResourceProcessor  添加到SessionState的resource_map里，运行提交job的时候会写入 Hadoop的Distributed Cache。 
（4）delete    DeleteResourceProcessor从SessionState的resource_map里删除。 
（5）其他       Driver 


Driver 
Driver.run(String command) // 处理一条命令 
{ 
int ret = compile(command);  // 分析命令，生成Task。 
ret = execute();  // 运行Task。 
} 

Driver.compile 
 
Driver.compile(String command) // 处理一条命令 
{ 
(1) Parser(antlr):HiveQL->AbstractSyntaxTree(AST) 
      ParseDriver pd = new ParseDriver(); 
      ASTNode tree = pd.parse(command, ctx); 
(2) SemanticAnalyzer 
      BaseSemanticAnalyzer sem = SemanticAnalyzerFactory.get(conf, tree); 
      // Do semantic analysis and plan generation 
      sem.analyze(tree, ctx); 
} 
Parser是： 
使用antlr，语法规则是 Hive.g 
ql/src/java目录下面的：org.apache.hadoop.hive.ql. ParseDriver 

SemanticAnalyzerFactory/SemanticAnalyzer 
多种SemanticAnalyzer： 
(1)ExplainSemanticAnalyzer（会调用SemanticAnalyzer获得相应信息） 
  explain 某条HiveSQL时调用 
  EXPLAIN [EXTENDED] query 
(2)LoadSemanticAnalyzer 
  LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]  
(3)DDLSemanticAnalyzer 
SHOW TABLES、DROP TABLE、DESC TABLE等时 
(4)FunctionSemanticAnalyzer 
CREATE/DROP  FUNCTION 
(5)SemanticAnalyzer 
select 等 
（6）其他SemanticAnalyzer，Hive-0.6、0.7只有上面5种，trunk里面针对新功能新特性添加了相应的SemanticAnalyzer 


Driver.execute 
Driver.execute() // 运行命令生成的Task（一个或多个） 
{ 
 
} 



核心之一：SemanticAnalyzer 
ql/src/java目录下面的： org.apache.hadoop.hive.ql.SemanticAnalyzer 
  
SemanticAnalyzer. analyzeInternal(ASTNode ast) 
{ 
doPhase1(child, qb, initPhase1Ctx());//分析AST树 
  
getMetaData(qb); //从数据库中获得表的信息 
  
Operator sinkOp = genPlan(qb);// AST-〉operator trees 
  
Optimizer optm = new Optimizer(); 
pCtx = optm.optimize();// 优化  operator trees  -〉operator trees 
  
       // At this point we have the complete operator tree 
       // from which we want to find the reduce operator 
       genMapRedTasks(qb); // operator trees-〉MapReduce Tasks 
} 

Hive原理分析: 
(1) 从HQL语句到AST的转化过程是很机械，使用ANTLR，根据Hive.g的语法分析规则，生成AST。 
(2) 从AST转化到QB，再到DAG图不是那么很容易明白，所以需要理清楚一下。 
AST-〉QB就是把AST里面的一些信息和子查询分析出来，如所有涉及的表和表的别名（如果这条HQL查询语句中没有为表取别名，那么取别名为表名）的对应关系保存到QB的aliasToTabs，目标表（目标表即输出的table）的子AST。where子句，select子句，join子句，等一些子查询的AST分析出来，保存起来。 
QBMetaData是查询相关的元数据信息，如所有源表（源表即从哪些表取得输入数据）到该表的Table关联。表的Table用来记录Table有哪些字段，各个字段的类型，表的分隔符等等信息。目标表名（存放输出结果的表）到表的Table的关联，目标表可以有多个，因为输出可能是写入多个表。 

QB-〉DAG图的转化过程。 
从QB生成operator，从生成的QB中的子查询生成Operator并保存记录它们之间的父子关系，还可能插入一些operator，这些operator是一些必要的辅助功能。 
后面需要对这个DAG图，即operator图进行拆分，生成一些mapreduce作业（job），如有一个map阶段可能有多个operator，完成这些operator的功能，如某个Job的map执行多个operator，TableScanOperator是第一个operator，从读取一个表的数据开始（一条一条记录,record），在接着可能就是跟据where生成的operator（FilterOperator），过滤哪些不符合规则的记录（record,key/value），在接着是执行根据select生成的Select Operator（该operator选择仅需要的字段，过滤无关的字段，从而减少中间数据），最后是一个Reduce Output Operator，该operator完成map的输出，生成中间key和value。 
作业的reduce也是可以执行多个operator的。 

从QB生成的Operator里面有父子关系，生成mapreduce时，会对这个具有父子关系的operator图进行切分，生成一个个阶段，有些阶段是mapreduce作业，这些作业执行多个operator的功能。 

ReduceSinkOperator是map的最后一个Operator，因为该operator需要生成一个map的输出，即输出key和输出value。 


核心之二：ExecDriver 
/home/tianzhao/apache/hive-0.6.0/build/hadoopcore/hadoop-0.19.1/bin/hadoop jar  /home/tianzhao/apache/hive-0.6.0/build/ql/hive-exec-0.6.0.jar org.apache.hadoop.hive.ql.exec.ExecDriver -plan /tmp/hive-tianzhao/hive_2011-05-31_09-30-02_222_4000721282829102058/plan5577504731701425227.xml  -jobconf datanucleus.connectionPoolingType=DBCP 
使用hadoop jar  hive-exec-0.6.0.jar  org.apache.hadoop.hive.ql.exec.ExecDriver提交job给hadoop，作业的信息诸如operator等信息序列化到了 -plan plan5577504731701425227.xml里面。 
ExecMapper、ExecReducer在configure(JobConf job)运行的时候会反序列化出来。 
hive提交给hadoop的MapReduce作业，map阶段运行ExecMapper，reduce阶段运行ExecReducer。 

add jar/add file/add archive，这些archive、jar和文件会写入 Distributed Cache里面。在MapTask和ReduceTask运行的时候读取调用。  写入Distributed Cache参考ExecDriver。