本文结构采用宏观着眼，微观入手，从整体到细节的方式剖析 Hive SQL 底层原理。第一节先介绍 Hive 底层的整体执行流程，然后第二节介绍执行流程中的 SQL 编译成 MapReduce 的过程，第三节剖析 SQL 编译成 MapReduce 的具体实现原理。
HiveHive是什么？Hive 是数据仓库工具，再具体点就是一个 SQL 解析引擎，因为它即不负责存储数据，也不负责计算数据，只负责解析 SQL，记录元数据。
Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase 中的文件，通过 MapReduce、Spark 或 Tez 执行查询。
我们今天来聊的就是 Hive 底层是怎样将我们写的 SQL 转化为 MapReduce 等计算引擎可识别的程序。了解 Hive SQL 的底层编译过程有利于我们优化Hive SQL，提升我们对Hive的掌控力，同时有能力去定制一些需要的功能。
Hive 底层执行架构我们先来看下 Hive 的底层执行架构图， Hive 的主要组件与 Hadoop 交互的过程：
在 Hive 这一侧，总共有五个组件：
UI：用户界面。可看作我们提交SQL语句的命令行界面。
DRIVER：驱动程序。接收查询的组件。该组件实现了会话句柄的概念。
COMPILER：编译器。负责将 SQL 转化为平台可执行的执行计划。对不同的查询块和查询表达式进行语义分析，并最终借助表和从 metastore 查找的分区元数据来生成执行计划。
METASTORE：元数据库。存储 Hive 中各种表和分区的所有结构信息。
EXECUTION ENGINE：执行引擎。负责提交 COMPILER 阶段编译好的执行计划到不同的平台上。
上图的基本流程是：
步骤1：UI 调用 DRIVER 的接口；
步骤2：DRIVER 为查询创建会话句柄，并将查询发送到 COMPILER(编译器)生成执行计划；
步骤3和4：编译器从元数据存储中获取本次查询所需要的元数据，该元数据用于对查询树中的表达式进行类型检查，以及基于查询谓词修建分区；
步骤5：编译器生成的计划是分阶段的DAG，每个阶段要么是 map/reduce 作业，要么是一个元数据或者HDFS上的操作。将生成的计划发给 DRIVER。
如果是 map/reduce 作业，该计划包括 map operator trees 和一个 reduce operator tree，执行引擎将会把这些作业发送给 MapReduce ：
步骤6、6.1、6.2和6.3：执行引擎将这些阶段提交给适当的组件。在每个 task(mapper/reducer) 中，从HDFS文件中读取与表或中间输出相关联的数据，并通过相关算子树传递这些数据。最终这些数据通过序列化器写入到一个临时HDFS文件中（如果不需要 reduce 阶段，则在 map 中操作）。临时文件用于向计划中后面的 map/reduce 阶段提供数据。
步骤7、8和9：最终的临时文件将移动到表的位置，确保不读取脏数据(文件重命名在HDFS中是原子操作)。对于用户的查询，临时文件的内容由执行引擎直接从HDFS读取，然后通过Driver发送到UI。
Hive SQL 编译成 MapReduce 过程编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段：
词法、语法解析: Antlr 定义 SQL 的语法规则，完成 SQL 词法，语法解析，将 SQL 转化为抽象语法树 AST Tree；
Antlr是一种语言识别的工具，可以用来构造领域语言。使用Antlr构造特定的语言只需要编写一个语法文件，定义词法和语法替换规则即可，Antlr完成了词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成的过程。
语义解析: 遍历 AST Tree，抽象出查询的基本组成单元 QueryBlock；
生成逻辑执行计划: 遍历 QueryBlock，翻译为执行操作树 OperatorTree；
优化逻辑执行计划: 逻辑层优化器进行 OperatorTree 变换，合并 Operator，达到减少 MapReduce Job，减少数据传输及 shuffle 数据量；
生成物理执行计划: 遍历 OperatorTree，翻译为 MapReduce 任务；