Hadoop实现了一个特别的计算模型，就是MapReduce，可以将我们的计算任务分拆成多个小的计算单元，然后分配到家用或者服务器级别的硬件机器上，从而达到降低成本以及可扩展的问题，在这个MapReduce计算模型底下，有一个分布式文件系统（HDFS），在支持分布式计算上极其重要。
而Hive就是用来查询存储在Hadoop集群上数据而存在的，它提供了HiveQL，语法与我们平时接触的SQL大同小异，它让我们不需要去调用底层的MapReduce Java API，只需要直接写熟悉的SQL，即可自动进行转换。‘
当然Hive并不是一个完整的数据库，Hadoop以及HDFS的设计，本身就约束和局限了Hive的能力：
1）最大的限制就是不支持数据行级别的Update、Delete操作；
2）不支持事务，因此不支持OLTP所需要的关键功能，它更接近OLAP，但是查询效率又十分堪忧；
3）查询效率堪忧，主要是因为Hadoop是批处理系统，而MapReduce任务（JOB）的启动过程需要消耗较长的时间；
4）如果用户需要对大规模数据使用OLTP功能的话，可以选择Hadoop的HBase及Cassandra。
综上所述，Hive最合适的应用场景就是我们当前的做数据仓库、数据中台等等的工作，维护海量数据，挖掘数据中的宝藏，形成报表、报告、建议等等。
2. MapReduce综述
如上，我们知道MapReduce是一种计算模型，该模型可以将大规模数据处理的任务拆分成多个小计算单元，然后分配到集群中的机器上去并行计算，最终合并结果返回给用户。MapReduce主要分两个数据转换操作，map和reduce过程。
- Map：map操作将集合中的元素从一种形式转成另外一种形式。
- Reduce：将值的集合转换成一个值。
这些map和reduce任务，就是Hadoop将job拆分后的子任务（task），然后调度这些task去完成数据的计算，而计算的位置一般都是在数据所在的位置，从而可以保证最小化网络开销。
3. Hadoop生态系统中的Hive
Hive主要由下图中的模块组成，主要分3部分（Web Hive Hadoop）。直接与我们用户交互的Web图形界面，有很多商业化的、开源的产品，如图所示；当然，发行版的Hive也自带有交互界面，如命令行界面（CLI）和简单的Hive网页界面（HWI），以及一列JDBC、ODBC、Thrift Server的编程模块。
我们所有的命令和查询，都会首先进入到Driver（驱动模块），通过该模块进行任务的解析编译，优化任务，生成Job执行计划，Driver的基础模块主要负责“语言翻译”，把job执行计划的XML文件驱动执行内置的、原生的Mapper和Reducer模块，从而实现MapReduce任务执行。
Thrift Server提供了可远程访问其他进程的功能，也提供使用JDBC和ODBC访问Hive的功能。另外再介绍一下Metastore，这是专门存储元数据的独立关系型数据库（一般是一个MySQL实例），Hive使用它的服务来存储表模式信息和其他元数据信息，需要使用JDBC来连接。
Hive通过和Job Tracker通信来初始化MapReduce任务（job），不必要部署在Job Tracker所在的管理节点上（一般在网关机上），之前也提到过，job拆分开的task任务，一般都会在数据所在的节点直接申请机器资源进行计算，数据文件存储于HDFS中，管理HDFS的是NameNode。
当实际执行一个分布式任务时候，集群会启动多个服务。其中，Job Tracker管理着Job，而HDFS则由Name Node管理着，每个工作节点上都有job task在执行，由每个节点的Task Tracker服务管理着，而且每个节点上还存放着分布式文件系统中的文件数据块，由每个节点上的DataNode服务管理着。
4. Hive调优
1. JOIN调优
Hive假定查询中最后一个表上最大的表，所以，在对每行记录进行连接操作时，它会尝试将其他表缓存起来，然后扫描最后那个表进行计算。因此我们需要保证连续join查询中表的大小从左往右是依次增加的。
代码语言：javascript复制# 低效查询
select * from big_table a
left join small_table b on a.id = b.id
# 高效查询
select * from small_table a
right join big_table b on a.id = b.id
另外，如果其中一张表是小表，还可以放入内存，Hive就可以在map端执行连接操作（称为 map-side JOIN），从而省略了常规连接操作中的reduce过程。
代码语言：javascript复制set hive.auto.convert.join=true;
用户可以自己配置小表的大小（单位：字节）
代码语言：javascript复制set hive.mapjoin.smalltable.filesize=30000000;
2. 使用 EXPLAIN
使用explain很简单，就是在SQL语句最前面加上 EXPLAIN 关键词即可，更多姿势：
explain：查看执行计划的基本内容；
explain analyze：用实际的SQL行数注释计划。从 Hive 2.2.0 开始支持；
explain authorization：查看SQL操作相关权限的信息；
explain ast：输出查询的抽象语法树。AST 在 Hive 2.1.0 版本删除了，存在bug，转储AST可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复；
explain extended：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。
使用EXPLAIN可以帮助我们去了解hive执行顺序，协助优化Hive，对我们提升Hive脚本效率有着很大的帮助。
explain
select
count(0) t1,
count(distinct cust_id) t2
from
dm_dl.cust_info
where
inc_day = '20210920'
limit
1
输出内容如下，可以看下我的注释，输出主要两部分：
1）stage dependencies：负责输出每个stage之间的依赖
2）stage plan：每个stage的执行计划。stage里会有MapReduce的执行计划树，分为Map端和Reduce端，关键词为 Map Operator Tree 和 Reduce Operator Tree。
每个stage都是一个独立的MapReduce Job，可以从执行计划的描述大概猜到具体做了什么步骤，另外，执行计划中关于数据量的值仅供参考，因为是预估的，可能与实际的有一定出入。
代码语言：javascript复制STAGE DEPENDENCIES: # 显示每个stage之间的前后依赖关系
Stage-1 is a root stage
Stage-0 depends on stages: Stage-1
STAGE PLANS: # 执行计划明细
Stage: Stage-1 # 第一个stage
Map Reduce
Map Operator Tree: # Map端的逻辑操作树
TableScan # 扫描table
alias: cust_info
Statistics: Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Select Operator
expressions: cust_id (type: string)
outputColumnNames: _col1
Statistics: Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Group By Operator
aggregations: count(0), count(DISTINCT _col1)
keys: _col1 (type: string)
mode: hash
outputColumnNames: _col0, _col1, _col2
Statistics: Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Reduce Output Operator
key expressions: _col0 (type: string)
sort order: # 可以看到聚合后的结果是有排序的
Statistics: Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
TopN Hash Memory Usage: 0.1
value expressions: _col1 (type: bigint)
Reduce Operator Tree: # Reduce端的逻辑操作树
Group By Operator
aggregations: count(VALUE._col0), count(DISTINCT KEY._col0:0._col0)
mode: mergepartial
outputColumnNames: _col0, _col1
Statistics: Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Limit
Number of rows: 1
Statistics: Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
File Output Operator # 文件输出操作
compressed: false
Statistics: Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
table:
input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
Stage: Stage-0
Fetch Operator
limit: 1
Processor Tree:
ListSink
加入关键字 explain formatted 就可以以json格式输出啦。
{
"STAGE DEPENDENCIES": {
"Stage-1": {
"ROOT STAGE": "TRUE"
},
"Stage-0": {
"DEPENDENT STAGES": "Stage-1"
}
},
"STAGE PLANS": {
"Stage-1": {
"Map Reduce": {
"Map Operator Tree:": [
{
"TableScan": {
"alias:": "cust_info",
"filterExpr:": "(inc_day = '20210920') (type: boolean)",
"Statistics:": "Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE",
"children": {
"Select Operator": {
"expressions:": "cust_id (type: string)",
"outputColumnNames:": [
"_col1"
],
"Statistics:": "Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE",
"children": {
"Group By Operator": {
"aggregations:": [
"count(0)",
"count(DISTINCT _col1)"
],
"keys:": "_col1 (type: string)",
"mode:": "hash",
"outputColumnNames:": [
"_col0",
"_col1",
"_col2"
],
"Statistics:": "Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE",
"children": {
"Reduce Output Operator": {
"key expressions:": "_col0 (type: string)",
"sort order:": " ",
"Statistics:": "Num rows: 1115055 Data size: 113735610 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE",
"TopN Hash Memory Usage:": "0.1",
"value expressions:": "_col1 (type: bigint)"
}
}
}
}
}
}
}
}
],
"Reduce Operator Tree:": {
"Group By Operator": {
"aggregations:": [
"count(VALUE._col0)",
"count(DISTINCT KEY._col0:0._col0)"
],
"mode:": "mergepartial",
"outputColumnNames:": [
"_col0",
"_col1"
],
"Statistics:": "Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE",
"children": {
"Limit": {
"Number of rows:": "1",
"Statistics:": "Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE",
"children": {
"File Output Operator": {
"compressed:": "false",
"Statistics:": "Num rows: 1 Data size: 24 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE",
"table:": {
"input format:": "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat",
"output format:": "org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat",
"serde:": "org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe"
}
}
}
}
}
}
}
}
},
"Stage-0": {
"Fetch Operator": {
"limit:": "1",
"Processor Tree:": {
"ListSink": { }
}
}
}
}
}
5. HiveSQL背后实现原理
平时我们经常写Hive SQL，我们知道Hive会自动帮我们转译成MapReduce Job，调用集群分布式能力去完成任务计算。那么，Hive是如何将SQL转化成MapReduce Job的？可以见下图：
主要就是通过5步完成，从Hive SQl --> AST Tree --> Query Block --> Operator Tree --> MapReduce Job --> 执行计划DAG。
