hive架構如圖所示，client跟driver交互，通過parser、planner、optimizer，最後轉為mapreduce運行，具體步驟如下

1. driver輸入一條sql，會由parser轉為抽象語法樹AST，這個是沒有任務元數據信息的語法樹；
2. 語法分析器再把AST轉為一個一個的QueryBlock，一個QueryBlock包含輸入、輸出、計算邏輯，也就是說一個子程序就是QueryBlock
3. planner遍歷所有的QueryBlock，轉為一個個的Operator（算子，比如tablescanOperator），最後形成OperatorTree；
4. 優化器對OperatorTree進行優化，包含謂詞下推、剪枝等；
5. 然後遍歷OperatorTree，分割成多個mapreduce作業，形成物理計劃
6. 之後進行物理優化，比如是否進行map join等

Hive 數據傾斜優化

1. 對於group by可以有兩個優化點
   map聚合：set hive.map.aggr=true，會在map端對相同key先聚合一下；
   分發為兩道作業：set hive.groupby.skewindata=true，會對原來的一道作業分為兩道作業，第一道隨機分配key，第二道再按key分配
   註意：對於部分聚合函數有用，比如sum和count，但是完全聚合函數無用，比如avg
2. 對於join也有兩個優化點
   map join：新版hive中默認開啟set hive.auto.convert.join=true ，join的左表如果足夠小，會直接把左表內容加載到內存中
   
   兩道作業：set hive.optimize.skewjoin = true;set hive.skewjoin.key = skew_key_threshold （default = 100000）這個兩道作業跟groupby不一樣，這個是說把超過10萬行的數據單獨啟一道map join，最後再把結果聚合

hive常見問題

1. hive不支持非等值join
   錯誤:select from a inner join b on a.id<>b.id
   替代方法:select from a inner join b on a.id=b.id and a.id is null;
2. hive不支持非join連接
   
   錯誤：select from dual a,dual b where a.key = b.key;
   正確：select from dual a join dual b on a.key = b.key;
3. hive不支持or
   錯誤:select from a inner join b on a.id=b.id or a.name=b.name
   替代方法:select from a inner join b on a.id=b.id union all select * from a inner join b on a.name=b.name
4. hive內部表和外部表的區別
   創建表時：創建內部表時，會將數據移動到數據倉庫指向的路徑；若創建外部表，僅記錄數據所在的路徑， 不對數據的位置做任何改變。
   刪除表時：在刪除表的時候，內部表的元數據和數據會被一起刪除， 而外部表只刪除元數據，不刪除數據。這樣外部表相對來說更加安全些，數據組織也更加靈活，方便共享源數據
5. sortby、orderby、distributeby
   order by會引發全局排序；會導致所有的數據集中在一臺reducer節點上，然後進行排序，這樣很可能會超過單個節點的磁盤和內存存儲能力導致任務失敗。
   distribute by + sort by就是該替代方案，被distribute by設定的字段為KEY，數據會被HASH分發到不同的reducer機器上，然後sort by會對同一個reducer機器上的每組數據進行局部排序。

Hive架構、傾斜優化、sql及常見問題