HIVE原理：
Hive是一个SQL解析引擎，将SQL语句转译成MR Job，然后再Hadoop平台上运行；Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。本质就是Hadoop的目录文件，达到了元数据与数据存储分离的目的；Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce


Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引（hive不存储数据，因此没有索引）




HQL----》转换成mapreduce------》提交任务给hadoop（读取，计算）




Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的，整个编译过程分为六个阶段：
1.SQL词法，语法解析，形成抽象语法树AST Tree：
语法规则文件，定义好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。
2.SQL基本组成单元QueryBlock：
AST Tree仍然非常复杂，不够结构化，不方便直接翻译为MapReduce程序，AST Tree转化为QueryBlock就是将SQL进一部抽象和结构化。
QueryBlock是一条SQL最基本的组成单元，包括三个部分：输入源，计算过程，输出。简单来讲一个QueryBlock就是一个子查询。
3.生成逻辑操作符Operator
Hive最终生成的MapReduce任务，Map阶段和Reduce阶段均由OperatorTree组成。基本的操作符包括TableScanOperator，SelectOperator，FilterOperator，JoinOperator，GroupByOperator，ReduceSinkOperator
4.逻辑层优化器：
大部分逻辑层优化器通过变换OperatorTree，合并操作符，达到减少MapReduce Job，减少shuffle数据量的目的。
5.OperatorTree生成MapReduce Job的过程
遍历
总结为：
1. 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 
2. 遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock 
3. 遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree 
4. 逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量 
5. 遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务 
6. 物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划

=====================================================================================================
HIVE优化：
1.解决数据倾斜问题（慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。），找到造成倾斜的key
2.设置合理的map reduce 的task数量 （参数）
3.合并小文件（使用Sequencefile作为表存储格式， 减少reduce的数量， 使用hadoop archive命令把小文件进行归档， 参数）
4.列裁剪，分区裁剪
5.存储格式选择
6.MAP JOIN （小表读入内存，上传至Distributed Cache中，避免了shuffle）
7.模式选择（本地模式 ，并行模式 ，严格模式  参数控制）
8.JVM重用 （减少JVM的启动过程， 参数）
9.推测执行 （参数控制）