hive执行引擎

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mob64ca12e6b22d 2023-09-26 22:54:19 ©著作权

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Hive 执行引擎

Hive 是一个在 Hadoop 生态系统中运行的数据仓库解决方案，它提供了类似 SQL 的查询语言，用于处理大规模的结构化数据。Hive 的执行引擎是它的核心组件之一，负责将 Hive 查询转换为底层的 MapReduce 作业或 Tez 任务，并执行这些作业或任务。

MapReduce 执行引擎

在早期版本的 Hive 中，MapReduce 是唯一的执行引擎。MapReduce 是一种分布式计算模型，通过将作业分成多个阶段，每个阶段都包含 Map 和 Reduce 两个步骤，实现了大规模数据处理的并行计算。

Hive 查询经过编译器将其转换为 MapReduce 作业的形式，然后通过 JobTracker 在 Hadoop 集群上进行执行。以下是一个使用 MapReduce 执行引擎的 Hive 查询示例：

SELECT COUNT(*) FROM sales;

这个查询将统计 sales 表中的行数。通过执行计划，Hive 将此查询转换为一个 MapReduce 作业，该作业将扫描 sales 表的所有分区，并计算每个分区的行数，最后将结果汇总。

Tez 执行引擎

随着时间的推移，Hive 引入了 Tez 执行引擎来替代 MapReduce，以提供更高效的执行性能。Tez 是一种基于 DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）的计算框架，可以将 Hive 查询转换为一个或多个 DAG，每个 DAG 由多个任务组成。

与 MapReduce 不同，Tez 采用了更轻量级的执行模型，减少了在任务之间切换的开销，并提供了更灵活的数据流控制。这使得 Tez 在处理大规模数据时比 MapReduce 更加高效。

以下是一个使用 Tez 执行引擎的 Hive 查询示例：

SELECT product_id, SUM(price) FROM sales GROUP BY product_id;

这个查询将计算 sales 表中每个产品的总销售额。通过执行计划，Hive 将此查询转换为一个 Tez 任务，并按照 product_id 分组，对每个分组的 price 求和。

示例甘特图

下面是一个使用 mermaid 语法绘制的示例甘特图，展示了一个 Hive 查询的执行过程：

gantt
    title Hive 查询执行过程
    dateFormat YYYY-MM-DD
    section MapReduce
    MapReduce 作业 :a1, 2022-10-01, 5d
    section Tez
    Tez 任务 :a2, after a1, 3d

以上甘特图展示了一个查询先通过 MapReduce 执行引擎执行了一个作业，然后通过 Tez 执行引擎执行了一个任务。

总结

Hive 的执行引擎是将 Hive 查询转换为底层作业或任务的核心组件。MapReduce 执行引擎是 Hive 的早期版本使用的默认引擎，通过将查询转换为 MapReduce 作业实现了大规模数据处理的并行计算。Tez 执行引擎是为了提高执行性能而引入的，它将查询转换为一个或多个 DAG，通过更轻量级的执行模型和灵活的数据流控制，实现了更高效的查询执行。

希望本文能帮助读者理解 Hive 执行引擎的原理和使用方式，并能更好地应用 Hive 进行大规模数据处理。