大体理解为：hive会对写好的sql语句进行拆解，按执行顺序拆分红树结构(AST)交给mapreduce处理；html
hive对不一样DML/DDL关键字有不一样的反应，比较敏感的有select、from、join、group by、distinct、insert等；sql
对查询语句，hive首先会先根据from找到数据源(metastore)，而后从查询内部开始找用到的字段及其类型，看语句要求对字段直接处理(加减乘除等)仍是聚合处理(sum等)，并检查语句是否正确——扫描表、语法分析、语义分析；app
找出须要的字段，剩下的就是对字段下的取值进行的操做了jvm
join的过程，由于涉及两个及以上的表，在map阶段会对不一样表打上不一样标签来区分，打上标签之后其实就能够按一个表来理解；优化
group by与distinct的过程，相似map端的combiner与reduce端的功能，就是按不一样Key展现结果且key不重复；spa
order by的过程，只在reduce端执行，也就是只须要一个reducer，耗时耗内存，能够用 (distribute by col sort by col) order by这样的结构代替；htm
mapjoin用于大小表相连，提升效率；blog
hive用left semi join代替in排序
1. left join 的条件，条件不一样生成的job数量有什么不一样,多个表join生成的job数量有什么不一样.ip
2. group by 生成的任务map阶段和reduce阶段都作了什么
3. dictinct生成的任务map阶段和reduce阶段都作了什么
子查询生成几个job
4. left semi join生成几个job map 阶段和reduce阶段都作什么事儿
5. 数据倾斜是怎么回事，写sql的时候要注意哪些防止数据倾斜
6. 常见的排序有哪些，各有什么优缺点，map阶段和reduce阶段都作了什么
表Course_z：8条记录
表SC_z：13条记录
表Student_z：8条记录
1. Leftjoin
N个表join生成n-1个job，读入几条记录就有几个mapper，在map端执行完后到1个reducer上执行；
内部join的结果看作1条记录因此有1+8个mapper
当使用外关联时，若是将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，以后再过滤，时间消耗更多
2. Groupby
Map阶段，group by的参数做key，有combiner的过程
Reduce阶段key去重并reduce
3. Distinct
Map阶段，distinct字段做key，没有combiner的过程
reduce阶段去重
group by比distinct效率高
4. Leftsemi join(效果至关于In，执行的时候按Join处理)
至关于
1个join对应1个job
Map阶段，表加tag，
Reduce阶段按tag操做，只保留左表字段
5. 数据倾斜
表现：某个或少数几个reducer长时间处于未完成状态，任务进度长时间维持在99%(或100%)，处理时间远大于平均时长；数据倾斜的Job中reducer个数>1
缘由： 1. 小表join大表
优化：咱们要看有哪些过程是须要至少两个reducer来执行的，而后去优化那些运算；增长reduce 的jvm内存(不采用)；增长reduce 个数(不采用)；distinct；customer partition；pipeline；index 尤为是bitmap index；mapjoin;
6. Order by，只在reduce端执行，且1个orderby对应1个reducer
优势：整体有序
缺点：只用1个reducer，数据越大运行越慢
Sort by，在各mapper端排序，reduce端不排序，因此整体是无序的
优势：运行较快
缺点：总体无序
Distribute by，reduce端执行
Cluster by, clusterby的功能就是distribute by和sort by相结合
