hive源码分析

### Hive源码分析 #### 背景与概述 Hive是Facebook开发的一款数据仓库工具，用于处理存储在Hadoop文件系统中的大量数据集。它通过提供SQL-like语言HiveQL来简化对这些数据的查询过程。本文将深入剖析Hive 0.7.1版本的内部工作原理及其核心组件。 #### 整体架构 Hive的体系结构分为三层： 1. **Interfaces**：提供用户与Hive进行交互的各种方式，包括命令行、Web界面、Thrift服务和JDBC/ODBC数据库接口。 2. **Query Engine**：Hive的核心层，负责处理查询请求并将其转化为执行计划，主要包括编译器和运行时两个部分。 3. **Hadoop**：作为Hive的存储和计算平台，用于执行由Query Engine生成的任务。 #### Query Engine Query Engine是Hive的核心部分，它由三大部分组成： 1. **Compiler**：负责解析HQL语句并生成执行计划，包括解析器、语义分析器、优化器和任务/计划生成器等组件。 2. **Runtime**：包含执行计划所需的所有驱动和操作符，负责实际执行任务。 3. **Other Utilities**：包括各种驱动框架、日志管理、会话管理和配置管理等功能模块。 #### 目录结构 Hive源码按照功能划分成不同的模块： - **cli**：命令行接口实现。 - **hwi**：Web界面实现。 - **service**：Thrift服务接口实现。 - **odbc/jdbc**：ODBC/JDBC接口实现。 - **serde**：序列化/反序列化及Hive数据类型实现。 - **ql**：编译器和运行时实现。 - **metastore**：元数据存储实现。 - **common**：Hive配置管理实现。 - **contrib**：扩展功能，如自定义SerDe和UDF。 #### 主要流程 **顶级流程**介绍了Hive Interfaces部分使用Hive Query Engine的主要流程。 1. **命令行参数处理**：处理`-hiveconf x=y`类型的命令行参数，这类参数会在`System.Properties`中设置。 2. **初始化日志**：通过`SessionState.initHiveLog4j()`初始化日志相关的类，确保在Hive其他核心类初始化前完成。 3. **创建SessionState**：为当前会话创建一个`SessionState`实例，并传入一个`HiveConf`对象。 4. **启动会话**：通过`SessionState.start(ss)`启动会话。 5. **处理HQL命令**：对于每个以`;`结尾的HQL命令`cmd`，执行以下步骤： - **确定命令处理器**：根据命令首词`token0`获取对应的命令处理器`proc`。 - **执行命令**： - 如果`proc`是`ql.Driver`的实例，则调用`driver.run(cmd)`执行命令，并通过`driver.getResults()`获取结果。 - 否则，直接调用`proc.run(cmd_1)`执行命令。 #### 编译流程 1. **解析器**：使用ANTLR解析HQL语句，生成抽象语法树（AST）。 2. **语义分析**：遍历AST，执行语义检查，如类型检查、表和列的合法性验证等。 3. **优化器**：对查询计划进行优化，减少执行成本。 4. **任务/计划生成器**：将优化后的计划转换为一系列可执行的任务。 #### 执行流程 1. **任务调度**：将生成的任务计划发送到Hadoop集群中执行。 2. **任务执行**：在MapReduce框架中执行任务。 3. **结果收集**：收集并返回查询结果。 #### 运行时 1. **Task**：代表一个可执行的单元，例如Map或Reduce任务。 2. **Operator**：处理特定数据流的操作符，如过滤、排序等。 3. **ExprNodeEvaluator**：用于评估表达式的值。 #### 对象模型 Hive使用了丰富的对象模型来表示其内部状态和数据流，这些对象包括但不限于： - **Table**：表示Hive中的表。 - **Partition**：表示表的分区。 - **Bucket**：表示表的桶。 - **Column**：表示表的列。 - **SerDe**：用于序列化和反序列化的接口。 - **StorageHandler**：控制存储行为的对象。 - **InputFormat/OutputFormat**：指定输入/输出数据格式。 #### 总结 通过对Hive源码的深入分析，我们可以更全面地理解Hive是如何处理海量数据的。Hive的设计充分考虑了扩展性和灵活性，允许用户通过扩展SerDe、UDF等功能来适应不同的应用场景。此外，Hive还提供了丰富的接口供用户选择，使得不同背景的用户都能方便地使用Hive进行数据分析。