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  • 【HIVE】sql语句转换成mapreduce

    1.hive是什么？

    2.MapReduce框架实现SQL基本操作的原理是什么?
    3.Hive怎样实现SQL的词法和语法解析?

    连接：http://www.aboutyun.com/thread-20461-1-1.html

                美团大众点评上：http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html

    hive是什么？

    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
    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。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
    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
    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


    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：


    • 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
    • 遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
    • 遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree
    • 逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量
    • 遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务
    • 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
       :
       selectClause
       fromClause
       whereClause?
       groupByClause?
       havingClause?
       orderByClause?
       clusterByClause?
       distributeByClause?
       sortByClause?
       limitClause? -> ^(TOK_QUERY 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
        JOINfact.orderpayment p ONp.orderid = c.orderid
        JOINdefault.userdu ONdu.userid = p.userid
      WHEREp.datekey = 20131118
    ) base
    INSERTOVERWRITE TABLE`test`.`customer_kpi`
    SELECT
      base.datekey,
      base.clienttype,
      count(distinctbase.userid) buyer_count
    GROUPBY 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);
    }
    HiveParser parser = new HiveParser(tokens);                                 //语法解析
    parser.setTreeAdaptor(adaptor);
    HiveParser.statement_return r = null;
    try {
      r = parser.statement();                                                   //转化为AST Tree
    } 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


    • RowSchema表示Operator的输出字段
    • InputObjInspector outputObjInspector解析输入和输出字段
    • 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
    • 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
    • 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：

    • QB#aliasToSubq => 有子查询，递归调用
    • QB#aliasToTabs => TableScanOperator
    • QBParseInfo#joinExpr => QBJoinTree => ReduceSinkOperator + JoinOperator
    • QBParseInfo#destToWhereExpr => FilterOperator
    • QBParseInfo#destToGroupby => ReduceSinkOperator + GroupByOperator
    • 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


    首先根据子QueryBlock 

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    TableScanOperator(“dim.user”) TS[0] TableScanOperator(“detail.usersequence_client”) TS[1] TableScanOperator(“fact.orderpayment”) TS[2]



    先序遍历QBJoinTree，类QBJoinTree保存左右表的ASTNode和这个查询的别名，最终生成的查询树如下    base    /     p    du  /       c        p
    前序遍历detail.usersequence_client和 


    图中 TS=TableScanOperator RS=ReduceSinkOperator JOIN=JoinOperator


    生成中间表与dim.user的Join操作树

     

    根据QB2 FilterOperator。此时QB2遍历完成。

    下图中SelectOperator在某些场景下会根据一些条件判断是否需要解析字段。

    图中 FIL= FilterOperator SEL= SelectOperator


    根据QB1的QBParseInfo#destToGroupby生成ReduceSinkOperator + GroupByOperator

     

    图中 GBY= GroupByOperator


    GBY[12]是HASH聚合，即在内存中通过Hash进行聚合运算


    最终都解析完后，会生成一个FileSinkOperator，将数据写入HDFS

     

    图中FS=FileSinkOperator


    Phase4 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。

    ② MapJoinProcessor
    ② GroupByOptimizer
    ① PredicatePushDown
    ColumnPruner
    名称
    作用
    ② SimpleFetchOptimizer
    优化没有GroupBy表达式的聚合查询
    MapJoin，需要SQL中提供hint，0.11版本已不用
    ② BucketMapJoinOptimizer
    BucketMapJoin
    Map端聚合
    ① ReduceSinkDeDuplication
    合并线性的OperatorTree中partition/sort key相同的reduce
    谓词前置
    ① CorrelationOptimizer
    利用查询中的相关性，合并有相关性的Job，HIVE-2206
    字段剪枝

    表格中①的优化器均是一个Job干尽可能多的事情/合并。②的都是减少shuffle数据量，甚至不做Reduce。

    CorrelationOptimizer优化器非常复杂，都能利用查询中的相关性，合并有相关性的Job，参考 Hive Correlation Optimizer

    对于样例SQL，有两个优化器对其进行优化。下面分别介绍这两个优化器的作用，并补充一个优化器ReduceSinkDeDuplication的作用


    PredicatePushDown优化器

    断言判断提前优化器将OperatorTree中的FilterOperator提前到TableScanOperator之后


    NonBlockingOpDeDupProc优化器

     
    ReduceSinkDeDuplication优化器

    ReduceSinkDeDuplication可以合并线性相连的两个RS。实际上CorrelationOptimizer是 ReduceSinkDeDuplication的超集，能合并线性和非线性的操作RS，但是Hive先实现的 ReduceSinkDeDuplication

    譬如下面这条SQL语句

    [Python] 纯文本查看 复制代码
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    from(select key, value fromsrc group by key, value) s select s.key group by s.key;

    经过前面几个阶段之后，会生成如下的OperatorTree，两个Tree是相连的，这里没有画到一起

    这时候遍历OperatorTree后能发现前前后两个RS输出的Key值和PartitionKey如下

    parentRS
    Key
    PartitionKey
    childRS
    key
    key
    key,value
    key,value

    ReduceSinkDeDuplication优化器检测到：1. pRS Key完全包含cRS Key，且排序顺序一致；2. pRS PartitionKey完全包含cRS PartitionKey。符合优化条件，会对执行计划进行优化。

    ReduceSinkDeDuplication将childRS和parentheRS与childRS之间的Operator删掉，保留的RS的Key为key,value字段，PartitionKey为key字段。合并后的OperatorTree如下：


    Phase5 OperatorTree生成MapReduce Job的过程

    OperatorTree转化为MapReduce Job的过程分为下面几个阶段

    • 对输出表生成MoveTask
    • 从OperatorTree的其中一个根节点向下深度优先遍历
    • ReduceSinkOperator标示Map/Reduce的界限，多个Job间的界限
    • 遍历其他根节点，遇过碰到JoinOperator合并MapReduceTask
    • 生成StatTask更新元数据
    • 剪断Map与Reduce间的Operator的关系


    对输出表生成MoveTask

    由上一步OperatorTree只生成了一个FileSinkOperator，直接生成一个MoveTask，完成将最终生成的HDFS临时文件移动到目标表目录下


    MoveTask[Stage-0] Move Operator

    开始遍历

    将OperatorTree中的所有根节点保存在一个toWalk的数组中，循环取出数组中的元素（省略QB1，未画出）

    取出最后一个元素TS[p]放入栈 opStack{TS[p]}中


    Rule #1 TS% 生成MapReduceTask对象，确定MapWork

    发现栈中的元素符合下面规则R1（这里用python代码简单表示）

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    "".join([t + "%" for t in opStack]) == "TS%"

    生成一个MapReduceTask[Stage-1]对象的MapReduceTask[Stage-1]包含了以


    Rule #2 TS%.*RS% 确定ReduceWork

    继续遍历TS[p]的子Operator，将子Operator存入栈opStack中


    当第一个RS进栈后，即栈opStack = {TS[p], FIL[18], RS[4]}时，就会满足下面的规则R2

    [Python] 纯文本查看 复制代码
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    "".join([t + "%" for t in opStack]) == "TS%.*RS%"

    这时候在ReduceWork属性保存



     

    Rule #3 RS%.*RS% 生成新MapReduceTask对象，切分MapReduceTask

    继续遍历JOIN[5]的子Operator，将子Operator存入栈opStack中

    当第二个RS放入栈时，即当栈

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    "".join([t + "%"fort inopStack]) ==“RS%.*RS%”//循环遍历opStack的每一个后缀数组

    这时候创建一个新的JOIN[5]和JOIN[5]生成一个子OperatorRS[6]生成一个MapReduceTask[Stage-2]对象的TS[20]的引用。




    新生成的

     

    继续遍历RS[6]的子Operator，将子Operator存入栈opStack中

    当

    同理生成


    R4 FS% 连接MapReduceTask与MoveTask

    最终将所有子Operator存入栈中之后，

    [Python] 纯文本查看 复制代码
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    "".join([t + "%"fort inopStack]) ==“FS%”



    这时候将MapReduceTask[Stage-3]连接起来，并生成一个 

    合并Stage

    此时并没有结束，还有两个根节点没有遍历。

    将opStack栈清空，将toWalk的第二个元素加入栈。会发现MapReduceTask[Stage-5]

    继续从opStack={TS[du],


    RS[7]}时，满足规则R2 TS%.*RS%

    此时将MapReduceTask[Stage-5]的Map<Operator,


    MapReduceWork>对象中发现，MapReduceTask[Stage-2]和

    同理从最后一个根节点


    切分Map Reduce阶段

    最后一个阶段，将MapWork和ReduceWork中的OperatorTree以RS为界限剪开


    OperatorTree生成MapReduceTask全貌

    最终共生成3个MapReduceTask，如下图


    Phase6 物理层优化器

    这里不详细介绍每个优化器的原理，单独介绍一下MapJoin的优化器

    SortMergeJoinResolver
    CommonJoinResolver + MapJoinResolver
    名称
    作用
    Vectorizer
    HIVE-4160，将在0.13中发布
    与bucket配合，类似于归并排序
    SamplingOptimizer
    并行order by优化器，在0.12中发布
    MapJoin优化器



    MapJoin原理

     

    MapJoin简单说就是在Map阶段将小表读入内存，顺序扫描大表完成Join。

    上图是Hive MapJoin的原理图，出自Facebook工程师Liyin Tang的一篇介绍Join优化的slice，从图中可以看出MapJoin分为两个阶段：

    • 通过MapReduce Local Task，将小表读入内存，生成HashTableFiles上传至Distributed Cache中，这里会对HashTableFiles进行压缩。
    • MapReduce Job在Map阶段，每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中，顺序扫描大表，在Map阶段直接进行Join，将数据传递给下一个MapReduce任务。

     

    如果Join的两张表一张表是临时表，就会生成一个ConditionalTask，在运行期间判断是否使用MapJoin


    CommonJoinResolver优化器

    CommonJoinResolver优化器就是将CommonJoin转化为MapJoin，转化过程如下

    • 深度优先遍历Task Tree
    • 找到JoinOperator，判断左右表数据量大小
    • 对与小表 + 大表 => MapJoinTask，对于小/大表 + 中间表 => ConditionalTask

    遍历上一个阶段生成的MapReduce任务，发现JOIN[8]中有一张表为临时表，先对Stage-2进行深度拷贝（由于需要保留原始执行计划为Backup
    Plan，所以这里将执行计划拷贝了一份），生成一个MapJoinOperator替代JoinOperator，然后生成一个MapReduceLocalWork读取小表生成HashTableFiles上传至DistributedCache中。

    MapReduceTask经过变换后的执行计划如下图所示


    MapJoinResolver优化器

    MapJoinResolver优化器遍历Task Tree，将所有有local work的MapReduceTask拆成两个Task

    最终MapJoinResolver处理完之后，执行计划如下图所示


    Hive SQL编译过程的设计

    从上述整个SQL编译的过程，可以看出编译过程的设计有几个优点值得学习和借鉴

    • 使用Antlr开源软件定义语法规则，大大简化了词法和语法的编译解析过程，仅仅需要维护一份语法文件即可。
    • 整体思路很清晰，分阶段的设计使整个编译过程代码容易维护，使得后续各种优化器方便的以可插拔的方式开关，譬如Hive 0.13最新的特性Vectorization和对Tez引擎的支持都是可插拔的。
    • 每个Operator只完成单一的功能，简化了整个MapReduce程序。


    社区发展方向

    Hive依然在迅速的发展中，为了提升Hive的性能，hortonworks公司主导的Stinger计划提出了一系列对Hive的改进，比较重要的改进有：

    • Vectorization - 使Hive从单行单行处理数据改为批量处理方式，大大提升了指令流水线和缓存的利用率
    • Hive on Tez - 将Hive底层的MapReduce计算框架替换为Tez计算框架。Tez不仅可以支持多Reduce阶段的任务MRR，还可以一次性提交执行计划，因而能更好的分配资源。
    • Cost Based Optimizer - 使Hive能够自动选择最优的Join顺序，提高查询速度
    • Implement insert, update, and delete in Hive with full ACID support - 支持表按主键的增量更新

    我们也将跟进社区的发展，结合自身的业务需要，提升Hive型ETL流程的性能
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