http://blog.csdn.net/zhifeidie/article/details/6919014
hive就是一个将sql语句转化为MR工具
hive的工作原理:
1、使用antlr定义sql语法,(详细见hive.g),由antlr工具将hive.g编译为两个java文件:HiveLexer.java HiveParser.java,可以将输入的sql解析为ast树
2、org.apache.hadoop.hive.ql.Driver对ast树进行初步的解析(combile),调用相应的语法分析器进行分析处理(包括DDl,Explain,Load等,其中最重要的是:SemanticAnalyzer)
3、SemanticAnalyzer的主要分析过程:调用analyzeInternal函数
-
1)doPhase1过程:主要是将sql语句中涉及到的各种信息存储起来,存到QB中去,供后续调用
- 2)getMetaData:这个过程主要是获取元数据信息,主要是sql中涉及到的表到元数据的关联
- 3)genPlan:这是最重要的过程之一,主要是生成算子树(operator tree)
- 4)optimize:优化,对算子树进行一些优化操作,例如列剪枝等
- 5)genMapRedTasks:这个步骤是最关键的步骤,将算子树通过一定的规则生成若干相互以来的MR任务
4、Driver编译完成以后,开始进入执行阶段(execute),执行过程按照任务树从roottask开始依次执行,直至结束。
genplan是语法分析最重要的一个阶段,在genplan过程中生成一个算子树。
1、一条sql语句的结构:
一条sql主要包括,insert子句,select子句,from子句,groupby子句,以及其他的条件子句,如limit,orderby等,还有join和union等操作符。其中的from子句,一般可以直接跟一个表,多个表(笛卡尔积等同于join),或者一个子查询,或者由join或union连接的两个表,或者两个子查询。包含子查询则意味着sql语句自身会包含这一些递归的操作。
2、hive对一条sql执行的过程:
一条sql语句(以查询sql为例)的目的最终是将一个表或者若干个表中的所有行数据,一条一条的进行处理,最终生成一组目标记录。为了实现这样的目的,首先将处理过程分解为若干个算子,将初始的表数据记录依次通过这些算子来计算,最终得出结果。
例如:select a from tbl where b>1 order by c,对于这条sql,首先需要一个ts(table scan)算子,从表中读出数据,然后读出的数据经过一个fil(filter)算子,过滤那些不满足条件b>1的数据,最后经过一个fetch算子,将正确的数据返回。对于任意复杂的sql语句都可以生成这样的算子树进行处理。
3、genplan的过程:有了以上信息以后可以根据ast树生成算子树
1)任何一个查询子句首先检查这个子句有没有子查询语句,如果有首先递归的对子查询语句进行处理得出子查询的算子树,这个算子树的唯一输出算子,作为本查询的输入算子。
2)一个查询子句的输入来源,要么是子查询语句,要么就是来自表 ,那么一个查询在处理完子查询以后,要对输入表进行处理,生成一个tablescan算子
3)生成genLateralViewPlans算子??
4)对于from子句包含join的查询语句来说,这里必须对join进行处理,生成join算子
5)以上的处理都集中于输入数据的算子处理上,完成这些以后进入genbodyplan,主要处理select子句,groupby等子句
6)对于每个输入源,分析过滤条件,生成一个FilterOperator作为一个子op
7)生成groupby operator
8)生成hiveing operator
9)生成select operator
10)生成filesink operator
以上就是operator tree,实际上这个数据结构不一定有唯一的根节点,也并不一定有唯一的归宿节点,最终按照这个树即可实现sql的语义。
AST:抽象语法树
抽象语法树(AST)
最近在做一个类JAVA语言的编译器,整个开发过程,用抽象语法树(Abstract SyntaxTree,AST)作为程序的一种中间表示,所以首先就要学会建立相对应源代码的AST和访问AST。Eclipse AST是Eclipse JDT的一个重要组成部分,定义在包org.eclipse.jdt.core.dom中,用来表示JAVA语言中的所有语法结构。
Eclipse AST的总体结构
1、org.eclipse.jdt.core.dom.AST(AST节点类)
Eclipse AST的工厂类,用于创建表示各种语法结构的节点。
2、org.eclipse.jdt.core.dom.ASTNode及其派生类(AST类)
用于表示JAVA语言中的所有语法结构,在实际使用中常作为AST上的节点出现。
3、org.eclipse.jdt.core.dom.ASTVisitor(ASTVisitor类)
Eclipse AST的访问者类,定义了统一的访问AST中各个节点的方法。
详细介绍:
一、AST节点类
整体结构包括CompilationUnit类(编译单元)、TypeDeclaration类(类型声明)、MethodDeclaration类(方法声明);
语句包括Block类(语句块)、ExpressionStatement类(表达式)、IfStatement(if语句)、WhileStatement类(while语句)、EmptyStatement类(空语句)、BreakStatement类和ContinueStatement类;
表达式包括MethodInvocation类(方法调用)、Assignment类(赋值表达式)(“=”、“+=”、“-=”、“*=”、“/=”)、InfixExpression类(中缀表达式)(“+”、“-”、“*”、“/”、“%”、“==”、“!=”、“<"、“<=”、“>=”、“&&”、“||”。)、 PrefixExpression类(前缀表达式)(“+”PLUS “-”MINUS “!”NOT)、ParenthesizedExpression类(带括号的表达式)、NumberLiteral类(整数)、Name类(simple)、MethodInvocation类(方法调用)。
二、AST类
关键是创建编译单元节点,创建类AST的实例。
AST ast = AST.newAST(JLS3);
三、ASTVisitor类
它提供与节点类有关的visit()方法和endVisit()法,与节点类无关的preVisit()方法和postVisit()方法。
boolean visit( T node):这类方法如果返回true,则接着访问子节点。如果返回false,则不再访问子节点。
void endVisit(T node):这类方法在节点node的子节点已经被访问或者是在visit(node)返回false后调用。
void preVisit():这类方法在visit(node)之前被调用。
void postVisit():这类方法在endVisit(node)之后被调用。
在做简单解释器过程中,分析句子时我主要用到了上面的visit()和endVisit()方法,其中visit()方法是比较好理解的,主要是endVisit()方法在没有特定语法分析树的情况下分析是比较抽象的,所以下面我举几个例子分析。
endVisit()在node的子节点已被访问后调用型:
a、赋值语句分析为例:
i1 = 1;
i4 = i1;
它们对应语法树结构:
Expressionstatement
Expressionstatement
|
实现程序:
int rightis_num = 1;
visit(Assignment n){
return true;
}
public void endVisit(Assignment n)//访问完所有的节点后,rightis_num已经能够确定
{
Expression string = n.getLeftHandSide();//返回表达式左部
String simplename =((SimpleName) string).getIdentifier();//将变量串赋给simplename
try
{
if(rightis_num == 1)
{
Expression data1 = n.getRightHandSide();//返回表达式右部
System.out.println(simplename);
hm.put(simplename,new Integer(((NumberLiteral) data1).getToken()));//将变量及值加入hashmap
System.out.println(hm.get(simplename));
}
else//右部为标识符
{
Expression data2 = n.getRightHandSide();//返回表达式右部
String rightname = ((SimpleName) data2).getIdentifier();
hm.put(simplename,hm.get(rightname));
System.out.println(hm.get(simplename));
}
}
catch(Exception e)
{}
}
|
对应源程序AST的建立
class Program{
static void main(){
i = 10;
}
}
/************实现方法************/
AST ast = AST.newAST(JLS3);
CompilationUnit cu = ast.newCompilationUnit();//CompilationUnit实例中包含一个TypeDeclaration
TypeDeclaration type = ast.newTypeDeclaration();//TypeDeclaration实例表示程序中的类
type.setName(ast.newSimpleName("Program"));
MethodDeclaration method = ast.newMethodDeclaration();//TypeDeclaration实例中添加类Program中的方法main();
method.setName(ast.newSimpleName("main"));
type.bodyDeclarations().add(method);
method.modifiers().add(
ast.newModifier(Modifier.ModifierKeyword.STATIC_KEYWORD));//设置方法main()的modifier修饰语为static
method.setReturnType2(ast.newPrimitiveType(PrimitiveType.VOID));//设置方法main()的返回类型为void
Block mainBody = ast.newBlock();
method.setBody(mainBody);//构造main函数的函数体mainBody
//向方法main函数体mainBody中添加语句
Assignment.assign = ast.newAssignment();//构建赋值表达式
assign.setLeftHandSide(ast.newSimpleName("i"));//设置赋值表达式的左值为i
assign.setOperator(Assignment.Operator.ASSIGN);//设置赋值表达式的赋值算符为=
assign.setRightHandSide(ast.newNumberLiteral("10"));//设置赋值表达式的右值为数字10
ExpressionStatement statement = ast.newExpressionStatement(assign);
mainBody.statements().add(statement);//由赋值表达式构建语句,并把这个语句加入方法Main()的函数体。
|
|
访问方法
在Eclipse AST中,结合AST节点的accept()方法和ASTVisitor实例,假设待访问的AST树的根节点为root,则调用root.accept()就可以启动对这棵AST树的遍历。
总结:做这个简单解释器的主要目的是熟悉程序源代码对应AST的映射,创建对应的AST方法都比较的固定,问题不大。难主是难在遍历树上,分析不同的语句结构,需要重写Visit()方法,同时要适当利用endVisit()方法增加一些控制变量,以决定应该解释句子的哪一分支。到现在对preVisit()和postVisit()方法仍然不怎么了解,在接下来的编译器开发中仍需慢慢摸索。熟悉了AST相关知识,后续工作可以展开了。
分享到:
相关推荐
针对Hive语法支持的问题,BIGO采取了将Hive SQL转换为ANSI SQL的策略,通过构建Presto AST Builder和Hive AST Builder来解析和构建查询计划。为了解决不兼容的Hive特性,如Lateral View Explode、Insert Overwrite、...
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。(1)解析器(SQL Parser):将SQL字符串转换成抽象语法树AST,这一步一般都用第三方工具库完成,比如antlr;对AST...
- **Phase2 AST Tree到QueryBlock**:接下来,Hive遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成部分——QueryBlock,这些块代表SQL语句中的各个逻辑部分。 - **Phase3 QueryBlock到OperatorTree**:QueryBlock进一步被...
《深入解析Hive 1.2.2源代码》 Hive是Apache软件基金会开发的一个数据仓库工具,它允许用户使用SQL(HQL)查询、管理、分析存储在Hadoop中的大规模数据集。Hive 1.2.2是其历史版本之一,尽管现在已经有更新的版本...
* 首先,Hive parser 将 SQL 语句解析成抽象语法树(AST)。 * 然后,Hive optimizer 对 AST 进行优化,生成执行计划。 * 接下来,Hive executor 根据执行计划,生成 Task。 * 最后,Task 被提交到 Spark 集群中执行...
4. **实现解析器**:利用Antlr4生成的解析器类,处理输入的Hive SQL语句,构建并遍历AST,以执行语句的逻辑。 5. **测试和优化**:编写测试用例,确保解析器能够正确处理各种复杂的Hive SQL查询,同时优化性能,...
1. **编译和优化**:用户提交HQL后,Hive解析器将SQL语句转化为抽象语法树(AST),然后进行词法分析和语法分析。优化器会根据元数据和统计信息生成最优的执行计划。 2. **执行计划**:生成的执行计划是基于...
Hive接收HQL查询后,首先会经过解析器(Parser)将其转换成抽象语法树(AST)。随后,经过语义分析器(Semantic Analyzer)将AST转换成查询块(Query Block)。最后,通过逻辑计划生成器(Logical Plan Generator)...
《Hive用户指南》是针对大数据处理领域中的一个重要组件——Hive进行详尽解析的资料。Hive是由Facebook开源的一款基于Hadoop的数据仓库工具,它允许用户使用SQL(HQL,Hive Query Language)语法来查询、管理和存储...
3. 查询经过编译器处理,首先转换为抽象语法树(AST),接着转换为查询块,进一步转化为逻辑查询计划,最后转换为物理查询计划(通常是MapReduce作业)。 4. 物理查询计划被提交给执行引擎,后者负责将任务提交给...
在实际应用中,Hive ParseUtils可能会结合Hive的AST(抽象语法树)进行工作。当SQL语句被解析后,会生成一个表示语句结构的树形结构,这个结构对于执行优化和验证SQL的合法性至关重要。例如,它可以检查SQL语句的...
解析器将SQL转化为AST,编译器生成逻辑执行计划,优化器对其进行优化,执行器将其转化为MapReduce或Spark任务执行。 4. **Hive与数据库的比较** - 虽然Hive使用类似SQL的查询语言HQL,但它并不是传统意义上的...
1)Hive使用Antlr框架定义了HQL的语法规则,并利用这个框架完成对HQL语句的词法和语法解析,将SQL字符串转换为抽象语法树(AST)。这一步通常使用第三方库完成,比如使用antlr。 2)对抽象语法树进行语法分析,检查...
这个阶段的任务是根据预定义的语法规则(通常是一个上下文无关文法,如BNF表示法)检查Token序列是否符合HiveSQL的语法规则,并构造出一个抽象语法树(AST)。AST是对SQL语句结构的直观表示,每个节点都代表SQL语句...
Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具,用于处理和分析大规模数据。它的设计目的是为了简化对大数据的查询和分析,使得用户能够使用类似于SQL的语言来操作数据,而无需深入了解底层的MapReduce编程。 Hive的...
解析器将HiveQL转换成抽象语法树(AST),编译器将AST转换为逻辑执行计划,优化器对逻辑执行计划进行优化,最后执行器将逻辑执行计划转换为可执行的物理计划,并运行在Hadoop上。 Hive运行机制是通过用户交互接口...
2. **编译器(Compiler)**:Hive的HQL查询首先被解析成抽象语法树(AST),然后经过优化器进行逻辑和物理计划的转换。这个过程包括列剪枝、笛卡尔积消除、连接重排序等优化。 3. **执行引擎(Execution Engine)**...
### Hive源码分析 #### 背景与概述 Hive是Facebook开发的一款数据仓库工具,用于处理存储在Hadoop文件系统中的大量数据集。它通过提供SQL-like语言HiveQL来简化对这些数据的查询过程。本文将深入剖析Hive 0.7.1...