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SemanticAnalyzer
SemanticAnalyzer是Hive中的语义分析器#xff0c;负责检查Hive SQL程序的语义是否正确。SemanticAnalyzer会对Hive SQL程序进行以下检查#xff1a;
检查过程
语法检查
SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序的语法是否正确#xff0c;包括关…语法解析
SemanticAnalyzer
SemanticAnalyzer是Hive中的语义分析器负责检查Hive SQL程序的语义是否正确。SemanticAnalyzer会对Hive SQL程序进行以下检查
检查过程
语法检查
SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序的语法是否正确包括关键字、运算符、字符串、数字等。
类型检查
SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序中的变量、常量、表达式等的类型是否正确。
范围检查
SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序中的变量是否在定义的范围内使用。
约束检查
SemanticAnalyzer会检查Hive SQL程序中的约束是否满足。
SemanticAnalyzer的检查结果会记录在Hive的错误日志中。如果SemanticAnalyzer发现语义错误则Hive SQL程序将无法执行。
原理
SemanticAnalyzer的原理如下
SemanticAnalyzer首先会使用ANTLR解析器来解析Hive SQL程序生成抽象语法树 (AST)。AST是Hive SQL程序的结构化表示它包含了Hive SQL程序的语法信息。SemanticAnalyzer会使用Resolver来解析AST将AST中的变量、常量、表等引用解析为具体的值。SemanticAnalyzer会使用Checker来检查AST检查AST中的语义是否正确。
Checker是SemanticAnalyzer的核心组件它负责检查AST的语义。Checker会对AST进行以下检查
语法检查Checker会检查AST是否满足Hive的语法规则。类型检查Checker会检查AST中的变量、常量、表达式等的类型是否正确。范围检查Checker会检查AST中的变量是否在定义的范围内使用。约束检查Checker会检查AST中的约束是否满足。
如果Checker发现语义错误则会记录在Hive的错误日志中。
SemanticAnalyzer的检查过程是递归的它从AST的根节点开始逐级检查子节点。如果发现语义错误则会中止检查并返回错误信息。
Checker
SemanticAnalyzer中的Checker是用来检查源代码语义是否正确的组件。它通常是基于一个类型系统来实现的。类型系统定义了程序中的各种类型以及这些类型之间的关系。Checker会使用类型系统来检查程序中的表达式、语句和函数是否符合语义规则。
Checker的实现可以分为以下几个步骤
构建符号表。符号表是存储程序中所有符号及其类型信息的数据结构。Checker需要使用符号表来查找符号的类型。检查表达式。Checker会检查表达式的类型是否正确。例如如果表达式的类型是整数那么其值必须是一个整数。检查语句。Checker会检查语句的语义是否正确。例如如果语句是赋值语句那么其左值和右值的类型必须是兼容的。检查函数。Checker会检查函数的参数类型和返回类型是否正确。
以下是一个简单的Checker的实现示例
class Checker:def __init__(self, symbol_table):self.symbol_table symbol_tabledef check_expression(self, expression):# 检查表达式的类型是否正确expression_type self.symbol_table.get_type(expression)if expression_type is None:raise SemanticError(Unknown symbol: expression)# 检查表达式的值是否正确if expression_type int:if not isinstance(expression, int):raise SemanticError(Expression is not an integer: expression)elif expression_type float:if not isinstance(expression, float):raise SemanticError(Expression is not a float: expression)def check_statement(self, statement):# 检查语句的语义是否正确if isinstance(statement, AssignmentStatement):# 检查赋值语句的左值和右值的类型是否兼容variable_type self.symbol_table.get_type(statement.variable)value_type self.check_expression(statement.value)if variable_type ! value_type:raise SemanticError(Type mismatch: statement)elif isinstance(statement, IfStatement):# 检查条件表达式的类型是否是布尔值condition_type self.check_expression(statement.condition)if condition_type ! bool:raise SemanticError(Condition is not a boolean: statement)elif isinstance(statement, WhileStatement):# 检查条件表达式的类型是否是布尔值condition_type self.check_expression(statement.condition)if condition_type ! bool:raise SemanticError(Condition is not a boolean: statement)def check_function(self, function):# 检查函数的参数类型是否正确for parameter in function.parameters:parameter_type self.symbol_table.get_type(parameter)if parameter_type is None:raise SemanticError(Unknown symbol: parameter)# 检查函数的返回类型是否正确return_type self.symbol_table.get_type(function.return_type)if return_type is None:raise SemanticError(Unknown symbol: function.return_type)
这个Checker可以检查简单的表达式、语句和函数。它使用了一个简单的符号表来存储程序中所有符号及其类型信息。它还使用了一些简单的规则来检查表达式、语句和函数的语义。
HiveServer2
HiveServer2 是 Hive 的一种服务器模式它允许用户通过 JDBC 或 ODBC 连接到 Hive。HiveServer2 在 Hive 的后端运行它将用户的查询发送到 Hive 的执行引擎。HiveServer2 还负责处理用户的连接和认证。
HiveServer2 相对于 Hive 的其他模式有以下优点
它提供了一个可扩展的连接管理器可以处理多个用户同时连接到 Hive。它提供了一个安全的连接管理器可以使用用户名和密码来认证用户。它提供了一个标准的 JDBC 和 ODBC 接口可以通过任何支持这些接口的客户端工具来连接到 Hive。
HiveServer2 是 Hive 的默认服务器模式。它是使用 Hive 的推荐方式。
HiveServer2 的工作原理如下
用户使用 JDBC 或 ODBC 连接到 HiveServer2。HiveServer2 会验证用户的连接并为用户创建一个会话。用户向 HiveServer2 发送查询。HiveServer2 将查询发送到 Hive 的执行引擎。Hive 的执行引擎执行查询并将结果返回给 HiveServer2。HiveServer2 将结果返回给用户。
HiveServer2 的架构如下
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| HiveServer2 |
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| Hive Driver |
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| JDBC/ODBC Client |
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-------------------------------------------------------HiveServer2 由以下组件组成
HiveServer2 服务器HiveServer2 服务器是 HiveServer2 的核心组件它负责处理用户的连接、认证和查询。Hive 执行引擎Hive 执行引擎负责执行 Hive 的查询。Hive JDBC/ODBC 驱动程序Hive JDBC/ODBC 驱动程序提供 JDBC 和 ODBC 接口可以通过任何支持这些接口的客户端工具来连接到 Hive。
HiveServer2 服务器
Hive 执行引擎
Hive 执行引擎是 Hive 的核心组件它负责执行 Hive 的查询。Hive 执行引擎可以使用不同的计算引擎来执行查询包括 MapReduce、Tez 和 Spark。
Hive 执行引擎的功能如下
解析查询语句。生成执行计划。执行执行计划。生成查询结果。
Hive 执行引擎的实现可以分为以下几个阶段
解析阶段Hive 执行引擎首先会解析查询语句并生成语法树。优化阶段Hive 执行引擎会对语法树进行优化以提高查询的性能。编译阶段Hive 执行引擎会将优化后的语法树转换为执行计划。执行阶段Hive 执行引擎会根据执行计划来执行查询。结果阶段Hive 执行引擎会将查询结果返回给用户。
Hive 执行引擎的架构如下
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| Hive 执行引擎 |
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| Parser |
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| Optimizer |
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| HivePlanner |
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| HiveExecDriver |
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| HiveExecMapper |
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| HiveExecReducer |
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-------------------------------------------------------Hive 执行引擎由以下组件组成
ParserParser 负责解析查询语句并生成语法树。OptimizerOptimizer 负责对语法树进行优化以提高查询的性能。HivePlannerHivePlanner 负责将优化后的语法树转换为执行计划。HiveExecDriverHiveExecDriver 负责执行查询。HiveExecMapperHiveExecMapper 负责执行 MapReduce 阶段的任务。HiveExecReducerHiveExecReducer 负责执行 Reduce 阶段的任务。
Hive 执行引擎的优化策略可以分为以下几个方面
逻辑优化逻辑优化是指对查询的语法树进行优化以提高查询的性能。例如Hive 执行引擎可以通过以下方式来进行逻辑优化 常量折叠将查询中出现的常量值折叠到表达式中以减少计算量。子查询优化将子查询合并到外层查询中以减少查询的次数。谓词下推将查询中的谓词下推到表扫描之前以减少扫描的数据量。 物理优化物理优化是指对查询的执行计划进行优化以提高查询的性能。例如Hive 执行引擎可以通过以下方式来进行物理优化 合并 Map 任务将多个 Map 任务合并到一个 Map 任务中以提高 Map 任务的并行度。合并 Reduce 任务将多个 Reduce 任务合并到一个 Reduce 任务中以减少 Reduce 任务的数量。选择合适的计算引擎根据查询的特点选择合适的计算引擎以提高查询的性能。
Hive JDBC/ODBC 驱动程序
Hive JDBC/ODBC 驱动程序是 Hive 提供的一种连接器它允许用户通过 JDBC 或 ODBC 连接到 Hive。Hive JDBC/ODBC 驱动程序提供标准的 JDBC 和 ODBC 接口可以通过任何支持这些接口的客户端工具来连接到 Hive。
Hive JDBC/ODBC 驱动程序的功能如下
支持 JDBC 和 ODBC 接口。支持 Hive 的所有功能包括查询、DDL、DML 等。支持 Hive 的所有数据类型包括表、视图、UDF 等。支持 Hive 的所有安全功能包括用户名、密码、Kerberos 等。
Hive JDBC/ODBC 驱动程序可以通过以下方式下载
从 Hive 的官方网站下载。从 Hive 的源代码中编译。
Hive JDBC/ODBC 驱动程序的使用方法如下
使用 JDBC 连接到 HiveServer2。使用 ODBC 连接到 HiveServer2。
Hive JDBC/ODBC 驱动程序的示例代码如下
// 使用 JDBC 连接到 HiveServer2
Connection connection DriverManager.getConnection(jdbc:hive2://localhost:10000/default, user, password);// 使用 ODBC 连接到 HiveServer2
Connection connection DriverManager.getConnection(jdbc:hive2://localhost:10000/default;useruser;passwordpassword);Hive JDBC/ODBC 驱动程序的优势如下
提供了一种标准的连接方式可以通过任何支持 JDBC 或 ODBC 的客户端工具来连接到 Hive。提供了一种安全的连接方式可以使用用户名、密码、Kerberos 等来认证用户。提供了一种灵活的连接方式可以通过 JDBC 或 ODBC 接口来访问 Hive 的所有功能。
Optimizer
Hive中的Optimizer是负责优化Hive SQL程序执行计划的组件。Optimizer会对Hive SQL程序的执行计划进行以下优化
优化过程
逻辑优化Optimizer会对Hive SQL程序的逻辑执行计划进行优化例如 推导常量合并子查询重写表达式 物理优化Optimizer会对Hive SQL程序的物理执行计划进行优化例如 选择合适的分布策略选择合适的算子合并MapReduce任务
原理
Optimizer的原理如下
Optimizer会首先使用语义分析器来检查Hive SQL程序的语义是否正确。如果语义错误则会中止优化并返回错误信息。Optimizer会使用逻辑优化器来对Hive SQL程序的逻辑执行计划进行优化。逻辑优化器会根据Hive的语义规则对Hive SQL程序的逻辑执行计划进行改写以提高执行效率。Optimizer会使用物理优化器来对Hive SQL程序的物理执行计划进行优化。物理优化器会根据Hive的执行机制对Hive SQL程序的物理执行计划进行改写以提高执行效率。
Optimizer的作用是提高Hive SQL程序的执行效率。Optimizer可以通过对Hive SQL程序的执行计划进行优化减少不必要的计算和I/O操作从而提高Hive SQL程序的执行效率。
在Hive 3.0中Optimizer进行了一些改进包括
支持更加复杂的优化规则支持更加灵活的优化策略支持更多的优化算法
这些改进使得Hive 3.0的Optimizer更加高效能够对Hive SQL程序进行更加有效的优化。
Hive Metastore
Hive Metastore 是 Hive 的元数据存储系统它存储了 Hive 的所有元数据包括表、列、分区、外部表、UDF 等。Hive Metastore 是一个关系型数据库可以使用 MySQL、PostgreSQL 等数据库来实现。
Hive Metastore 的主要功能如下
存储 Hive 的所有元数据。提供对 Hive 元数据的访问接口。实现 Hive 元数据的版本控制。实现 Hive 元数据的安全访问控制。
Hive Metastore 的架构如下
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| Hive Metastore |
-------------------------------------------------------
| |
| MySQL/PostgreSQL |
| |
-------------------------------------------------------Hive Metastore 由以下组件组成
Hive Metastore ServerHive Metastore Server 是 Hive Metastore 的核心组件它负责处理对 Hive 元数据的访问请求。MySQL/PostgreSQLMySQL/PostgreSQL 是 Hive Metastore 的存储组件它存储 Hive 的所有元数据。
Hive Metastore 的优点如下
提供了一个集中式、可靠的元数据存储系统。提供了对 Hive 元数据的访问接口可以通过 HiveQL 或 JDBC 来访问 Hive 元数据。实现了 Hive 元数据的版本控制可以追踪 Hive 元数据的变更历史。实现了 Hive 元数据的安全访问控制可以根据用户的权限来访问 Hive 元数据。
Hive Metastore 的缺点如下
是一个单点故障系统如果 Hive Metastore Server 发生故障可能会导致 Hive 无法使用。需要额外维护一个关系型数据库增加了系统的复杂度。
总体而言Hive Metastore 是一个重要的 Hive 组件它提供了对 Hive 元数据的集中式、可靠的存储。
总结
也就是说hive sql在客户端被编写之后会发送到hive的服务端服务端首先会对编写的sql进行词法解析和语法解析检测语法的正确性然后会对sql进行语义分析如果语义分析没有问题则进行下一步sql优化工作优化工作完毕之后会生成sql的执行计划然后最终会生成一系列map reduce任务从而得到结果。
