hive核心组件
依赖第三方组件： Meta store（mysql），hdfs，MapReduce
hive：
Client客户端 CLI、JDBC
Driver连接客户端与服务端的桥梁
SQL Pareser解析器，将SQL转换为抽象语法树AST
1.将HQL语句转换为Token
2.对Token进行解析，生成AST
Physical Plan编译器将AST编译生成逻辑执行计划
Query Optimizer优化器，对逻辑执行计划进行优化
1.将AST转换为QueryBlock
2.将QueryBlock转换为OperatorTree
3.OperatorTree进行逻辑优化
4.生成TaskTree
5.TaskTree执行物理优化
Execution执行器把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划
1.获取MR临时工作目录
3.定义Mapper和Reducer
2.定义Partitioner
4.实例化Job
5.提交Job
hive将SQL转换为MR的流程：
1.以Antlr定义的语法规则，对SQL完成词法解析，将SQL转换为AST
2.遍历AST，抽象出查询基本组成单元QueryBlock。
3.遍历QueryBlock，将其转换为OperatorTree,逻辑执行单元
4.利用逻辑优化器对OperatorTree进行逻辑优化。
5.遍历OperatorTree转换为TaskTree，将逻辑执行计划转化为物理执行计划
6.使用物理优化器对TaskTree进行物理优化
7.生成最终的执行计划，提交执行
CliDriver
$HIVE_HOME/bin/hive可以进入客户端
$HIVE_HOME/bin/hive -e "{SQL语句}"可以执行SQL语句
$HIVE_HOME/bin/hive -f {SQL文件名.sql}可以执行sql文件
开启hiveserver2服务，可以通过JDBC提交SQL
启动流程
创建Driver
创建OptionsProcessor
初始化log4j
标准输入输出以及错误输出流的定义,后续需要输入 SQL 以及打印控制台信息
解析输入的参数，包含"-e -f -v -database"
读取输入的sql
按照";"分割的方式解析
解析单行SQL
遇到为"quit"或者"exit"退出
遇到为"source"开头,执行 SQL 文件,读取文件并解析
如果命令以"!"开头,则表示用户需要执行 shell命令
以上三种都不是的情况下执行SQL，进行SQL解析
SQL执行流程
获取当前系统时间
获取系统结束时间
编译SQL语句
SQL生成AST，构建词法解析器，将关键词替换为TOKEN，进行语法解析，生成最终AST
处理AST,转换为QueryBlock然后转换为OperatorTree,对Operator进行逻辑优化，然后转换为任务树，然后进行物理优化。
根据任务树构建MrJob
添加启动任务,根据是否可以并行来决定是否并行启动Task
设置MR任务的InputFormat、OutputFormat 等等这些 MRJob 的执行类
构建执行MR任务的命令
向yarn提交任务
打印头信息
获取结果集并获取抓取到的条数
打印SQL执行时间及数据条数
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