Hive-SQL解析过程详解

概述

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键。

在几次升级Hive的过程中，我们遇到了一些大大小小的问题。通过向社区的咨询和自己的努力，在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解。对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug，也有利于我们优化Hive SQL，提升我们对Hive的掌控力，同时有能力去定制一些需要的功能。

MapReduce实现基本SQL操作的原理

详细讲解SQL编译为MapReduce之前，我们先来看看MapReduce框架实现SQL基本操作的原理

Join的实现原理

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select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid;

在map的输出value中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源（不同的表）。MapReduce的过程如下（这里只是说明最基本的Join的实现，还有其他的实现方式）。

Group By的实现原理

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select rank, isonline, count(*) from city group by rank, isonline;

将GroupBy的字段组合为map的输出key值，利用MapReduce的排序，在reduce阶段保存LastKey区分不同的key。MapReduce的过程如下（当然这里只是说明Reduce端的非Hash聚合过程）。

Distinct的实现原理

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select dealid, count(distinct uid) num from order group by dealid;

当只有一个distinct字段时，如果不考虑Map阶段的Hash GroupBy，只需要将GroupBy字段和Distinct字段组合为map输出key，利用mapreduce的排序，同时将GroupBy字段作为reduce的key，在reduce阶段保存LastKey即可完成去重。

如果有多个distinct字段呢，如下面的SQL：

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select dealid, count(distinct uid), count(distinct date) from order group by dealid;

实现方式有两种：

（1）如果仍然按照上面一个distinct字段的方法，即下图这种实现方式，无法跟据uid和date分别排序，也就无法通过LastKey去重，仍然需要在reduce阶段在内存中通过Hash去重

（2）第二种实现方式，可以对所有的distinct字段编号，每行数据生成n行数据，那么相同字段就会分别排序，这时只需要在reduce阶段记录LastKey即可去重。

这种实现方式很好的利用了MapReduce的排序，节省了reduce阶段去重的内存消耗，但是缺点是增加了shuffle的数据量。

需要注意的是，在生成reduce value时，除第一个distinct字段所在行需要保留value值，其余distinct数据行value字段均可为空。

SQL转化为MapReduce的过程

了解了MapReduce实现SQL基本操作之后，我们来看看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. 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

下面分别对这六个阶段进行介绍：

Phase1 SQL词法，语法解析

Antlr

Hive使用Antlr实现SQL的词法和语法解析。Antlr是一种语言识别的工具，可以用来构造领域语言。

这里不详细介绍Antlr，只需要了解使用Antlr构造特定的语言只需要编写一个语法文件，定义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。

Hive中语法规则的定义文件在0.10版本以前是Hive.g一个文件，随着语法规则越来越复杂，由语法规则生成的Java解析类可能超过Java类文件的最大上限，0.11版本将Hive.g拆成了5个文件，词法规则HiveLexer.g和语法规则的4个文件 SelectClauseParser.g，FromClauseParser.g，IdentifiersParser.g，HiveParser.g。

抽象语法树AST Tree

经过词法和语法解析后，如果需要对表达式做进一步的处理，使用Antlr的抽象语法树语法Abstract Syntax Tree，在语法分析的同时将输入语句转换成抽象语法树，后续在遍历语法树时完成进一步的处理。

下面的一段语法是Hive SQL中SelectStatement的语法规则，从中可以看出，SelectStatement包含select, from, where, groupby, having, orderby等子句。（在下面的语法规则中，箭头表示对于原语句的改写，改写后会加入一些特殊词标示特定语法，比如TOK_QUERY标示一个查询块）

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// selectStatement 的子句
selectStatement
   :
   selectClause
   fromClause
   whereClause?
   groupByClause?
   havingClause?
   orderByClause?
   clusterByClause?
   distributeByClause?
   sortByClause?
   limitClause? -> ^(TOK_QUERY查询块 fromClause ^(TOK_INSERT ^(TOK_DESTINATION ^(TOK_DIR TOK_TMP_FILE))
                     selectClause whereClause? groupByClause? havingClause? orderByClause? clusterByClause?
                     distributeByClause? sortByClause? limitClause?))
   ;

样例SQL

为了详细说明SQL翻译为MapReduce的过程，这里以一条简单的SQL为例，SQL中包含一个子查询，最终将数据写入到一张表中。

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FROM
(
  SELECT
    p.datekey datekey,
    p.userid userid,
    c.clienttype
  FROM
    detail.usersequence_client c
    JOIN fact.orderpayment p ON p.orderid = c.orderid
    JOIN default.user du ON du.userid = p.userid
  WHERE p.datekey = 20131118
) base
INSERT OVERWRITE TABLE `test`.`customer_kpi`
SELECT
  base.datekey,
  base.clienttype,
  count(distinct base.userid) buyer_count
GROUP BY base.datekey, base.clienttype

SQL生成AST Tree

Antlr对Hive SQL解析的代码如下，HiveLexerX，HiveParser分别是Antlr对语法文件Hive.g编译后自动生成的词法解析和语法解析类，在这两个类中进行复杂的解析。

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HiveLexerX lexer = new HiveLexerX(new ANTLRNoCaseStringStream(command));    //词法解析，忽略关键词的大小写
TokenRewriteStream tokens = new TokenRewriteStream(lexer);
if (ctx != null) {
  ctx.setTokenRewriteStream(tokens);
}
//语法解析
HiveParser parser = new HiveParser(tokens);
parser.setTreeAdaptor(adaptor);
HiveParser.statement_return r = null;
try {
  //转化为AST Tree
  r = parser.statement();                                                   
} catch (RecognitionException e) {
  e.printStackTrace();
  throw new ParseException(parser.errors);
}

最终生成的AST Tree如下图右侧（使用Antlr Works生成，Antlr Works是Antlr提供的编写语法文件的编辑器），图中只是展开了骨架的几个节点，没有完全展开。子查询1/2，分别对应右侧第1/2两个部分。

这里注意一下内层子查询也会生成一个TOK_DESTINATION节点。请看上面SelectStatement的语法规则，这个节点是在语法改写中特 意增加了的一个节点。原因是Hive中所有查询的数据均会保存在HDFS临时的文件中，无论是中间的子查询还是查询最终的结果，Insert语句最终会将 数据写入表所在的HDFS目录下。

详细来看，将内存子查询的from子句展开后，得到如下AST Tree，每个表生成一个TOK_TABREF节点，Join条件生成一个“=”节点。其他SQL部分类似，不一一详述。

Phase2 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

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。

下图为Hive中QueryBlock相关对象的类图，解释图中几个重要的属性。

• QB#aliasToSubq（表示QB类的aliasToSubq属性）保存子查询的QB对象，aliasToSubq key值是子查询的别名。
• QB#qbp 即QBParseInfo保存一个基本SQL单元中的给个操作部分的AST Tree结构，QBParseInfo#nameToDest这个HashMap保存查询单元的输出，key的形式是inclause-i（由于Hive 支持Multi Insert语句，所以可能有多个输出），value是对应的ASTNode节点，即TOK_DESTINATION节点。类QBParseInfo其余 HashMap属性分别保存输出和各个操作的ASTNode节点的对应关系。
• QBParseInfo#JoinExpr保存TOK_JOIN节点。QB#QBJoinTree是对Join语法树的结构化。
• QB#qbm保存每个输入表的元信息，比如表在HDFS上的路径，保存表数据的文件格式等。
• QBExpr这个对象是为了表示Union操作。

AST Tree生成QueryBlock

AST Tree生成QueryBlock的过程是一个递归的过程，先序遍历AST Tree，遇到不同的Token节点，保存到相应的属性中，主要包含以下几个过程

• TOK_QUERY => 创建QB对象，循环递归子节点
• TOK_FROM => 将表名语法部分保存到QB对象的TOK_INSERT => 循环递归子节点
• TOK_DESTINATION => 将输出目标的语法部分保存在QBParseInfo对象的nameToDest属性中
• TOK_SELECT => 分别将查询表达式的语法部分保存在destToAggregationExprs、TOK_WHERE => 将Where部分的语法保存在QBParseInfo对象的destToWhereExpr属性中

最终样例SQL生成两个QB对象，QB对象的关系如下，QB1是外层查询，QB2是子查询 QB1 \ QB2。

Phase3逻辑操作符Operator

Operator

Hive最终生成的MapReduce任务，Map阶段和Reduce阶段均由OperatorTree组成。逻辑操作符，就是在Map阶段或者Reduce阶段完成单一特定的操作。

基本的操作符包括TableScanOperator，SelectOperator，FilterOperator，JoinOperator，GroupByOperator，ReduceSinkOperator。

从名字就能猜出各个操作符完成的功能，TableScanOperator从MapReduce框架的Map接口原始输入表的数据，控制扫描表的数据行数，标记是从原表中取数据。JoinOperator完成Join操作。FilterOperator完成过滤操作

ReduceSinkOperator将Map端的字段组合序列化为Reduce Key/value, Partition Key，只可能出现在Map阶段，同时也标志着Hive生成的MapReduce程序中Map阶段的结束。

Operator在Map Reduce阶段之间的数据传递都是一个流式的过程。每一个Operator对一行数据完成操作后之后将数据传递给childOperator计算。

Operator类的主要属性和方法如下

1. RowSchema表示Operator的输出字段
2. InputObjInspector outputObjInspector解析输入和输出字段
3. processOp接收父Operator传递的数据，forward将处理好的数据传递给子Operator处理
4. Hive每一行数据经过一个Operator处理之后，会对字段重新编号，colExprMap记录每个表达式经过当前Operator处理前后的名称对应关系，在下一个阶段逻辑优化阶段用来回溯字段名
5. 由于Hive的MapReduce程序是一个动态的程序，即不确定一个MapReduce Job会进行什么运算，可能是Join，也可能是GroupBy，所以Operator将所有运行时需要的参数保存在OperatorDesc 中，OperatorDesc在提交任务前序列化到HDFS上，在MapReduce任务执行前从HDFS读取并反序列化。Map阶段 OperatorTree在HDFS上的位置在Job.getConf(“hive.exec.plan”)

• “/map.xml”

QueryBlock生成Operator Tree

QueryBlock生成Operator Tree就是遍历上一个过程中生成的QB和QBParseInfo对象的保存语法的属性，包含如下几个步骤：

1. QB#aliasToSubq => 有子查询，递归调用
2. QB#aliasToTabs => TableScanOperator
3. QBParseInfo#joinExpr => QBJoinTree => ReduceSinkOperator + JoinOperator
4. QBParseInfo#destToWhereExpr => FilterOperator
5. QBParseInfo#destToGroupby => ReduceSinkOperator + GroupByOperator
6. QBParseInfo#destToOrderby => ReduceSinkOperator + ExtractOperator

由于Join/GroupBy/OrderBy均需要在Reduce阶段完成，所以在生成相应操作的Operator之前都会先生成一个ReduceSinkOperator，将字段组合并序列化为Reduce Key/value, Partition Key

接下来详细分析样例SQL生成OperatorTree的过程

先序遍历上一个阶段生成的QB对象

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