转自：
Hive – Distinct 的实现：http://ju.outofmemory.cn/entry/784
Hive – Group By 的实现：http://ju.outofmemory.cn/entry/785
Hive – JOIN实现过程：http://ju.outofmemory.cn/entry/786
hive 结合执行计划 分析 limit 执行原理：http://yaoyinjie.blog.51cto.com/3189782/923378
Order by 能够预期产生完全排序的结果，但是它是通过只用一个reduce来做到这点的。所以对于大规模的数据集它的效率非常低。在很多情况下，并不需要全局排序，此时可以换成Hive的非标准扩展sort by。Sort by为每个reducer产生一个排序文件。在有些情况下，你需要控制某个特定行应该到哪个reducer，通常是为了进行后续的聚集操作。Hive的distribute by 子句可以做这件事。
- // 根据年份和气温对气象数据进行排序，以确保所有具有相同年份的行最终都在一个reducer分区中
- From record2
- select year, temperature
- distribute by year
- sort by year asc, temperature desc;
因此，distribute by 经常和 sort by 配合使用。
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准备数据
语句
SELECT COUNT, COUNT(DISTINCT uid) FROM logs GROUP BY COUNT;hive> SELECT * FROM logs;
OK
a 苹果 3
a 橙子 3
a 烧鸡 1
b 烧鸡 3
hive> SELECT COUNT, COUNT(DISTINCT uid) FROM logs GROUP BY COUNT;根据count分组，计算独立用户数。
计算过程
1. 第一步先在mapper计算部分值，会以count和uid作为key，如果是distinct并且之前已经出现过，则忽略这条计算。第一步是以组合为key，第二步是以count为key.
2. ReduceSink是在mapper.close()时才执行的，在GroupByOperator.close()时，把结果输出。注意这里虽然key是count和uid，但是在reduce时分区是按count来的！
3. 第一步的distinct计算的值没用，要留到reduce计算的才准确。这里只是减少了key组合相同的行。不过如果是普通的count，后面是会合并起来的。
4. distinct通过比较lastInvoke判断要不要+1（因为在reduce是排序过了的，所以判断distict的字段变了没有，如果没变，则不+1）
Operator
Explain
hive> explain select count, count(distinct uid) from logs group by count;
OK
ABSTRACT SYNTAX TREE:
(TOK_QUERY (TOK_FROM (TOK_TABREF (TOK_TABNAME logs))) (TOK_INSERT (TOK_DESTINATION (TOK_DIR TOK_TMP_FILE)) (TOK_SELECT (TOK_SELEXPR (TOK_TABLE_OR_COL count)) (TOK_SELEXPR (TOK_FUNCTIONDI count (TOK_TABLE_OR_COL uid)))) (TOK_GROUPBY (TOK_TABLE_OR_COL count))))
STAGE DEPENDENCIES:
Stage-1 is a root stage
Stage-0 is a root stage
STAGE PLANS:
Stage: Stage-1
Map Reduce
Alias -> Map Operator Tree:
logs
TableScan //表扫描
alias: logs
Select Operator//列裁剪，取出uid，count字段就够了
expressions:
expr: count
type: int
expr: uid
type: string
outputColumnNames: count, uid
Group By Operator //先来map聚集
aggregations:
expr: count(DISTINCT uid) //聚集表达式
bucketGroup: false
keys:
expr: count
type: int
expr: uid
type: string
mode: hash //hash方式
outputColumnNames: _col0, _col1, _col2
Reduce Output Operator
key expressions: //输出的键
expr: _col0 //count
type: int
expr: _col1 //uid
type: string
sort order: ++
Map-reduce partition columns: //这里是按group by的字段分区的
expr: _col0 //这里表示count
type: int
tag: -1
value expressions:
expr: _col2
type: bigint
Reduce Operator Tree:
Group By Operator