hive中底层的执行引擎

Hive中底层的执行引擎

引言

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL-like的查询语言HQL（Hive Query Language）来处理大规模数据集。Hive中的数据存储在Hadoop的HDFS中，但是Hive并不是直接将查询转化为Hadoop MapReduce任务来执行，而是使用了底层的执行引擎来优化和执行查询。

本文将介绍Hive中底层的执行引擎，并通过代码示例来说明其工作原理。

Hive的执行引擎

在Hive中，查询经历了多个阶段的处理，包括解析、语法分析、逻辑优化、物理优化和执行。其中，逻辑优化和物理优化是由Hive的执行引擎负责的。

Hive的执行引擎有多种选择，包括MapReduce引擎、Tez引擎和Spark引擎。在早期版本的Hive中，使用的是MapReduce引擎，但是由于MapReduce的高延迟和低效率，后来引入了Tez和Spark引擎来提高执行性能。

下面将分别介绍MapReduce引擎、Tez引擎和Spark引擎的特点和使用方式。

MapReduce引擎

MapReduce引擎是Hive最早采用的执行引擎，它将查询转化为一系列的MapReduce任务来执行。这种引擎适用于处理大规模数据，但是由于MapReduce的特性，它具有较高的延迟和较低的实时性。

以下是使用MapReduce引擎执行Hive查询的示例代码：

SELECT column1, column2
FROM table1
WHERE column3 = 'value'

Tez引擎

Tez引擎是Hive引入的第二代执行引擎，它通过在内存中处理数据来提高查询的性能和实时性。Tez引擎使用了DAG（Directed Acyclic Graph）来表示查询的逻辑和物理执行计划。

以下是使用Tez引擎执行Hive查询的示例代码：

SET hive.execution.engine=tez;

SELECT column1, column2
FROM table1
WHERE column3 = 'value'

Spark引擎

Spark引擎是Hive引入的第三代执行引擎，它基于Spark框架来执行查询。Spark引擎具有更好的性能和实时性，特别适用于处理迭代计算和复杂查询。

以下是使用Spark引擎执行Hive查询的示例代码：

SET hive.execution.engine=spark;

SELECT column1, column2
FROM table1
WHERE column3 = 'value'

总结

Hive中底层的执行引擎是逻辑优化和物理优化的核心组件，它决定了查询的性能和实时性。在Hive中，可以选择不同的执行引擎来适应不同的查询需求。MapReduce引擎适用于处理大规模数据，Tez引擎适用于提高查询的性能和实时性，而Spark引擎则适用于处理迭代计算和复杂查询。

通过本文的介绍，相信读者对Hive中底层的执行引擎有了更深入的了解，并能根据实际需求来选择合适的执行引擎。

参考资料

• [Hive官方文档](
• [Hive Execution Engines](