【摘要】：Hive 将SQL 语句转化为相应的MapReduce 程序，主要分为以下几步：1.通过CLI、Client 或HWI 接收用户提交的SQL 语句。Hive 中调用的Mapper 类为org.apache.Hadoop.hive.ql.exec.Exec Mapper，Reducer 类为org.apache.hadoop.hive.ql.exec.ExecReducer。
Hive 将SQL 语句转化为相应的MapReduce 程序，主要分为以下几步：
1.通过CLI、Client 或HWI 接收用户提交的SQL 语句。
2.解析器将SQL 字符串转换成抽象语法树AST，然后将AST 编译生成逻辑执行计划，并进行优化，查询元数据库（元数据库记录着表对应的文件路径），最后将逻辑执行计划转换成物理执行计划。
3. Hive 将SQL 语言里面常用的操作，如select、where、group 等用MapReduce写成很多个模板，所有模板都被封装到Hive 里面；通过Hive 框架匹配出相应的MapReduce 模板生成MapReduce jar 包。Hive 中调用的Mapper 类为org.apache.Hadoop.hive.ql.exec.Exec Mapper，Reducer 类为org.apache.hadoop.hive.ql.exec.ExecReducer。(www.daowen.com)
4.通过hadoop jar 命令来执行这个jar 文件，并生成业务分析结果，不过该jar 文件在MapReduce 结束时就会自动删除。路径大概是在：
/hadoop/tmp/mapred/local/taskTracker/root/jobcache/job_201309092128_0001/jars/job.jar
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
