hive底层是如何执行

Hive底层是通过将HiveQL语句转换为一系列的MapReduce作业来执行的。具体的执行过程如下：

1. 解析：Hive首先对HiveQL查询语句进行解析，识别语句中的关键字、表名、列名等元素。

2. 语义分析：Hive进行语义分析，对查询语句进行验证，确保语法正确，并检查关联的表和列是否存在。

3. 查询优化：Hive使用查询优化器对查询进行优化，例如重写查询计划、选择最佳的连接方式等。

4. 生成执行计划：Hive根据优化后的查询计划生成一系列的MapReduce作业。

5. 生成MapReduce任务：Hive将生成的MapReduce作业提交给Hadoop集群执行。

6. 数据读取：MapReduce作业从存储介质（如HDFS）中读取数据，并根据查询条件进行过滤。

7. Map阶段：MapReduce作业将读取到的数据进行切割和映射，生成键值对。

8. Combine阶段（可选）：在Map阶段之后，可以选择执行Combine操作，将具有相同键的键值对进行合并，减少数据传输量。

9. Shuffle阶段：将Map阶段输出的键值对根据键进行排序和分组，以便后续的Reduce阶段处理。

10. Reduce阶段：Reduce任务从Shuffle阶段获取分组好的键值对，并根据用户定义的聚合操作，对数据进行处理和计算。

11. 结果输出：Reduce阶段将最终计算结果输出到指定的存储介质中，如HDFS或数据库。

总的来说，Hive将HiveQL查询语句转换为MapReduce作业，并通过Hadoop集群执行，最终将计算结果输出。通过这种方式，Hive提供了一种类SQL的查询接口，使得用户可以使用SQL语言来查询和处理大规模的数据