①其中，最常用的是CLI，即Shell命令行；

②JDBC/ODBC Client是Hive的Java客户端，与使用传统数据库JDBC的方式类似，用户需要连接至Hive Server；

③Web UI是通过浏览器访问。

Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用 执行。

Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由MapReduce完成（包含*的查询，比如select * from tbl不会生成MapReduce任务）

2. Hive的元数据存储

对于数据存储，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。Hive中所有的数据都存储在HDFS中，存储结构主要包括数据库、文件、表和视图。Hive中包含以下数据模型：Table内部表，External Table外部表，Partition分区，Bucket桶。Hive默认可以直接加载文本文件，还支持sequence file、RCFile。

Hive将元数据存储在RDBMS中，有三种模式可以连接到数据库：

2.1 元数据内嵌模式（Embedded Metastore Database）

此模式连接到一个本地内嵌In-memory的数据库Derby，一般用于Unit Test，内嵌的derby数据库每次只能访问一个数据文件，也就意味着它不支持多会话连接。

javax.jdo.option.ConnectionURL JDBC连接url jdbc:mysql://<host name>/databaseName?createDatabaseIfNotExist=true javax.jdo.option.ConnectionDriverName JDBC driver名称 com.mysql.jdbc.Driver javax.jdo.option.ConnectionUserName javax.jdo.option.ConnectionPassword

2.3 远程访问元数据模式（Remote Metastore Server）

用于非Java客户端访问元数据库，在服务端启动MetaServer，客户端利用Thrift协议通过MetaStoreServer访问元数据库。

服务端启动HiveMetaStore

第一种方式：

hive --service metastore -p 9083 &

第二种方式：

如果在hive-site.xml里指定了hive.metastore.uris的port，就可以不指定端口启动了

  <property>
     <name>hive.metastore.local</name>
     <value>false</value>
   </property>
   <property>
          <name>hive.metastore.uris</name>
          <value>thrift://node1:9083</value>
   </property>
   <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
      <value>jdbc:mysql://node1/hive_remote?createDatabaseIfNotExist=true</value>
   </property>
   <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
      <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
   </property>
   <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
      <value>root</value>
   </property>
   <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
      <value>123456</value>
   </property>

hive --service metastore

客户端配置

No. 1 Hive全局架构图

从图1 Hive全局架构图 中可以看到Hive架构包括如下组件：CLI（command line interface）、JDBC/ODBC、Thrift Server、Hive WEB Interface（HWI）、metastore和Driver（Compiler、Optimizer）

Metastore组件： 元数据服务组件，这个组件用于存储hive的元数据，包括表名、表所属的数据库、表的拥有者、列/分区字段、表的类型、表的数据所在目录等内容。hive的元数据存储在关系数据库里，支持derby、mysql两种关系型数据库。元数据对于hive十分重要，因此hive支持把metastore服务独立出来，安装到远程的服务器集群里，从而解耦hive服务和metastore服务，保证hive运行的健壮性。

Driver组件： 该组件包括Parser、Compiler、Optimizer和Executor，它的作用是将我们写的HiveQL(类SQL)语句进行解析、编译、优化，生成执行计划，然后调用底层的mapreduce计算框架。

解释器（Parser）：将SQL字符串转化为抽象语法树AST；

编译器（Compiler）：将AST编译成逻辑执行计划；

优化器（Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化；

执行器（Executor）：将逻辑执行计划转成可执行的物理计划，如MR/Spark

CLI： command line interface，命令行接口

ThriftServers： 提供JDBC和ODBC接入的能力，它用来进行可扩展且跨语言的服务的开发，hive集成了该服务，能让不同的编程语言调用hive的接口。

3.2 Hive详细运行架构

No.2 Hive运行详细架构图

工作流程步骤：

1. ExecuteQuery（执行查询操作）：命令行或Web UI之类的Hive接口将查询发送给Driver（任何数据驱动程序，如JDBC、ODBC等）执行；

2. GetPlan（获取计划任务）：Driver借助编译器解析查询，检查语法和查询计划或查询需求；

3. GetMetaData（获取元数据信息）：编译器将元数据请求发送到Metastore（任何数据库）；

4. SendMetaData（发送元数据）：MetaStore将元数据作为对编译器的响应发送出去；

5. SendPlan（发送计划任务）：编译器检查需求并将计划重新发送给Driver。到目前为止，查询的解析和编译已经完成；

6. ExecutePlan（执行计划任务）：Driver将执行计划发送到执行引擎；

6.1 ExecuteJob（执行Job任务）：在内部，执行任务的过程是MapReduce Job。执行引擎将Job发送到ResourceManager，ResourceManager位于Name节点中，并将job分配给datanode中的NodeManager。在这里，查询执行MapReduce任务；

6.1 Metadata Ops（元数据操作）：在执行的同时，执行引擎可以使用Metastore执行元数据操作；

6.2 jobDone（完成任务）：完成MapReduce Job；

6.3 dfs operations（dfs操作记录）：向namenode获取操作数据；

7. FetchResult（拉取结果集）：执行引擎将从datanode上获取结果集；

8. SendResults（发送结果集至driver）：执行引擎将这些结果值发送给Driver；

9. SendResults （driver将result发送至interface）：Driver将结果发送到Hive接口（即UI）；

3.3 Driver端的Hive编译流程

Hive是如何将SQL转化成MapReduce任务的，整个编辑过程分为六个阶段：

1. 词法分析/语法分析：使用Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL语句解析成抽象语法树（AST Tree）；

2. 语义分析：遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock，并从Metastore获取模式信息，验证SQL语句中队表名、列名，以及数据类型（即QueryBlock）的检查和隐式转换，以及Hive提供的函数和用户自定义的函数（UDF/UAF）；

3. 逻辑计划生成：遍历QueryBlock，翻译生成执行操作树Operator Tree（即逻辑计划）；

4. 逻辑计划优化：逻辑层优化器对Operator Tree进行变换优化，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量；

5. 物理计划生成：将Operator Tree（逻辑计划）生成包含由MapReduce任务组成的DAG的物理计划——任务树；

6. 物理计划优化：物理层优化器对MapReduce任务树进行优化，并进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划；

4. Hive源码分析

这里以hive-2.3.6为例。

4.1 源码目录构成分析

hive的三个重要组成部分

serde：包含hive内置的序列化解析类，运行用户自定义序列化和发序列化解析器；

metastore：hive元数据服务器，用来存放数据仓库中所有表和分区的信息，hive元数据建表sql；

ql：解析sql生成的执行计划（了解hive执行流程的核心）

cli：hive命令行入口；

common：hive基础代码库，hive各组件信息的传递是通过hiveconf类管理的；

service：所有对外api接口的服务端，可以用于其他客户端与hive交互，例如：jdbc；

bin：hive执行的所有脚本；

beeline：hiveserver2提供的命令行工具；

findbugs：在java程序中查找bug的程序；

hwi：hive web页面的接口；

shim：用来兼容不容版本的hadoop和hive的版本；

hcatalog：Apache对于表和底层数据管理统一服务平台，hcatalog底层依赖于hive metastore；

ant：此组件包含一些ant任务需要的基础代码；

conf：包含hive配置文件，hive-site.xml等；

data：hive所有的测试数据；

lib：hive运行所有的依赖包；

4.2 sql编译代码流程

对照节点3.3 Driver端的Hive编译流程，这里是具体的执行过程，如下：

4.3 sql编译源码分析

ql文件目录下面可以找到以下几个文件：

HiveLexer.g 是做词法分析的，定义了所有用到的token；

HiveParser.g 是做语法解析的；

FromClauseParser.g from从句语法解析；

SelectClauseParser.g select从句语法解析；

IdentifiersParser.g 自定义函数的解析；

hive源码中语法文件之间的关系：

查看hive源码Driver类，整个sql语句编译、执行的步骤，执行的入口方法是在Driver.run(String command)方法中，执行的参数也就是一个sql字符串，只要的方法是：

① Driver类中run(String command)方法调用Driver.runInternal(String command，boolean alreadyCompiled)方法，

② Driver类中，runInternal方法则是调用compileInternal(command，true)，

③ Driver类中，compileInternal方法调用compile(command，true，deferClose)方法；这里的compile方法为核心的编译方法，主要是将sql字符串翻译成ast树，然后翻译成可执行的task树，然后再优化执行树，如下图：

④ Driver类中，complie方法里面调用ParseUtils.parse(command，ctx)方法

⑤ ParserUtils.parse方法则是调用ParseDriver的parser解析方法

可以看出ParseDriver.parse方法获取AST Tree【抽象语法树（abstract syntax tree ）】信息

⑥ Hive中调用antlr类的代码org.apache.hadoop.hive.ql.parse.ParseDriver类 返回的HiveParser.statement_return和上面一样，是棵ast的语法树，具体语法树的接口可以参见相应的HiveParse.g文件

⑦ 得到语法树之后，返回到Driver类中，会根据语法树根节点的类型来选择相应的SemanticAnalyzer

红框② BaseSemanticAnalyzer sem = SemanticAnalyzerFactory.get(queryState, tree); 主要是根据根节点的语法树类型来选择相应的analyzer，具体的选择analyzer代码如下：

对于DDL操作，得到的就是DDLSemanticAnalyzer，对于一般的insert(hive中存select语句会被翻译成一个insert tmpDirectory的语句)得到的就是SemanticAnalyzer。

⑧ 接着Driver类中，调用BaseSemanticAnalyzer.analyze(tree，ctx)来将语法树翻译成可执行的执行计划；

BaseSemanticAnalyzer的analyzer方法如下：

SemanticAnalyzer继承BaseSemanticAnalyzer并重写analyzerInternal(ast)方法，SemanticAnalyzer.java（语义分析器）对一个树的根节点AST就能对整棵树进行解析（深度优先探索）

接下来是把抽象语法树变成一个QB（query block），如下：

一个QB类为：

QB的两个重要变量是qbp和qbm他们都有QB的引用，这样组成了一棵树。

在SemanticAnalyzer.analyzeInternal方法中Operator sinkOp = genOPTree(ast, plannerCtx);我们看一下Operator类的结构：

从代码中可以看到Operator有很多children和parent，由此这是一个有向无环图（DAG），QB经过genPlan()方法变成了一个DAG，接下来的Optimizer optm = new Optimizer()；是逻辑优化器。调用optm.initialize(conf)，Optimizer有以下优化器：

在SemanticAnalyzer.analyzeInternal方法中最终会调用compiler.compile(pCtx，rootTasks，inputs，outputs)；把可执行的计划存储在protected List<Task<? extends Serializable>> rootTasks;属性中，Task的executeTask()方法是可以直接执行的，最终实际的执行也是调用每个task的executeTask方法，依赖以及调度是在上层控制的，Task的继承关系如下：

Task是一个树形结构，每个task有一堆child task，这些child是在执行顺序上依赖于自己的task，rootTasks中存储的就是整个执行计划中需要最开始执行的task list，一棵“倒着的执行依赖树”。

⑨ Driver类中，执行task，Driver.execute()为入口

将可执行的task放入runnable中，初始为root task list，runnable表示正在运行running的task。

具体的执行流程如下：

不断去遍历runnable，选出一个执行launchTask(tsk，queryId，noName，running，jobname，jobs，driverCxt)，在这个方法中，启动task，其实就是调用task的executeTask()方法。

这个里面hive是支持并发执行task的，若是需要并发的话每个task被封装成一个Thread的子类，然后自行启动。

找出执行完成的task，然后遍历该task的子task，选出可执行(pre task已经执行完)task放入runnable中，然后重复上一步骤。

对于一些有多个pre task的child task，会在最后一个pre task执行完成后被启动，所以在这会被在child中过掉。

以上逻辑就是整个hivesql的编译流程代码的大体脉络。

4.4 待补充

idea创建AstTreeTest测试类打印ast tree信息

public class AstTreeTest {
    public static void main(String[] args) {
        ParseDriver pd =new ParseDriver();
        String sql="select a,b,c from tab where age =222";
        ASTNode tree=null;
        try {
             tree=pd.parse(sql);
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
        System.out.println("AstNode:"+tree.dump());
　　AstTree信息为：
【参考资料】
 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/12441814.html Hive架构和工作原理
 https://blog.csdn.net/oTengYue/article/details/91129850 一文弄懂Hive基本架构和原理
https://www.cnblogs.com/lyr999736/p/9467854.html Hive的架构和工作流程
https://blog.csdn.net/wzq6578702/article/details/71250081 hive原理与源码分析-hive源码架构与理论（一）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/273263917 hive源码解读(3)-文件介绍