前言
无论Hive Cli还是HiveServer2,一个HQl语句都要经过Driver进行解析和执行,粗略如下图:
hive arch|centerDriver处理的流程如下:
HQL解析(生成AST语法树) =>
语法分析(得到QueryBlock) =>
生成逻辑执行计划(Operator) =>
逻辑优化(Logical Optimizer Operator) =>
生成物理执行计划(Task Plan) =>
物理优化(Task Tree) =>
构建执行计划(QueryPlan) =>
表以及操作鉴权 =>
执行引擎执行
流程涉及HQL解析,HQL编译(语法分析,逻辑计划和物理计划,鉴权),执行器执行三个大的方面,在整个生命周期中,按执行顺序会有如下钩子函数:
Driver.run()之前的preDriverRun
该钩子函数由配置 hive.exec.driver.run.hooks
控制,多个钩子实现类以逗号间隔,钩子需实现 org.apache.hadoop.hive.ql.HiveDriverRunHook
接口,该接口描述如下:
public interface HiveDriverRunHook extends Hook {
/**
* Invoked before Hive begins any processing of a command in the Driver,
* notably before compilation and any customizable performance logging.
*/
public void preDriverRun(
HiveDriverRunHookContext hookContext) throws Exception;
/**
* Invoked after Hive performs any processing of a command, just before a
* response is returned to the entity calling the Driver.
*/
public void postDriverRun(
HiveDriverRunHookContext hookContext) throws Exception;
}
可以看出钩子还提供了 postDriverRun
方法供HQL执行完,数据返回前调用,这个在后面会说到
其参数在Hive里使用的是 HiveDriverRunHookContext
的默认实现类 org.apache.hadoop.hive.ql.HiveDriverRunHookContextImpl
,里面提供了两个有用的参数,分别是HiveConf和要执行的Command,其调用信息如下:
HiveDriverRunHookContext hookContext = new HiveDriverRunHookContextImpl(conf, command);
// Get all the driver run hooks and pre-execute them.
List<HiveDriverRunHook> driverRunHooks;
try {
driverRunHooks = getHooks(HiveConf.ConfVars.HIVE_DRIVER_RUN_HOOKS,
HiveDriverRunHook.class);
for (HiveDriverRunHook driverRunHook : driverRunHooks) {
driverRunHook.preDriverRun(hookContext);
}
} catch (Exception e) {
errorMessage = "FAILED: Hive Internal Error: " + Utilities.getNameMessage(e);
SQLState = ErrorMsg.findSQLState(e.getMessage());
downstreamError = e;
console.printError(errorMessage + "\n"
+ org.apache.hadoop.util.StringUtils.stringifyException(e));
return createProcessorResponse(12);
}
语法分析之前的preAnalyze
在Driver开始run之后,HQL经过解析会进入编译阶段的语法分析,而在语法分析前会经过钩子 HiveSemanticAnalyzerHook
的 preAnalyze
方法,该钩子函数由 hive.semantic.analyzer.hook
配置,钩子需实现 org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveSemanticAnalyzerHook
接口,接口描述如下:
public interface HiveSemanticAnalyzerHook extends Hook {
public ASTNode preAnalyze(
HiveSemanticAnalyzerHookContext context,
ASTNode ast) throws SemanticException;
public void postAnalyze(
HiveSemanticAnalyzerHookContext context,
List<Task<? extends Serializable>> rootTasks) throws SemanticException;
}
可以看出钩子类还提供了 postAnalyze
方法供语法分析完后调用,这个在后面会提到
其参数在Hive里使用的是 HiveSemanticAnalyzerHookContext
的默认实现类 org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveSemanticAnalyzerHookContextImpl
,里面提供了HQL对应的输入,输出,提交用户,HiveConf和客户端IP等信息,输入和输出的表及分区信息需要做完语法分析后才能得到,在 preAnalyze
里获取不到,其调用信息如下:
List<HiveSemanticAnalyzerHook> saHooks =
getHooks(HiveConf.ConfVars.SEMANTIC_ANALYZER_HOOK,
HiveSemanticAnalyzerHook.class);
// Do semantic analysis and plan generation
if (saHooks != null) {
HiveSemanticAnalyzerHookContext hookCtx = new HiveSemanticAnalyzerHookContextImpl();
hookCtx.setConf(conf);
hookCtx.setUserName(userName);
hookCtx.setIpAddress(SessionState.get().getUserIpAddress());
hookCtx.setCommand(command);
for (HiveSemanticAnalyzerHook hook : saHooks) {
tree = hook.preAnalyze(hookCtx, tree);
}
// 此处开始进行语法分析,会涉及逻辑执行计划和物理执行计划的生成和优化
sem.analyze(tree, ctx);
// 更新分析器以便后续的postAnalyzer钩子执行
hookCtx.update(sem);
for (HiveSemanticAnalyzerHook hook : saHooks) {
hook.postAnalyze(hookCtx, sem.getRootTasks());
}
} else {
sem.analyze(tree, ctx);
}
语法分析之后的postAnalyze
从 preAnalyze
的分析可以看出,postAnalyze
与其属于同一个钩子类,因此配置也相同,不同的是它位于Hive的语法分析之后,因此可以获取到HQL的输入和输出表及分区信息,以及语法分析得到的Task信息,由此可以判断是否是需要分布式执行的任务,以及执行引擎是什么,具体的代码和配置可见上面的 preAnalyze
分析
生成执行计划之前的redactor钩子
这个钩子函数是在语法分析之后,生成QueryPlan之前,所以执行它的时候语法分析已完成,具体要跑的任务已定,这个钩子的目的在于完成QueryString的替换,比如QueryString中包含敏感的表或字段信息,在这里都可以完成替换,从而在Yarn的RM界面或其他方式查询该任务的时候,会显示经过替换后的HQL
该钩子由 hive.exec.query.redactor.hooks
配置,多个实现类以逗号间隔,钩子需继承 org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.Redactor
抽象类,并替换 redactQuery
方法,接口描述如下:
public abstract class Redactor implements Hook, Configurable {
private Configuration conf;
public void setConf(Configuration conf) {
this.conf = conf;
}
public Configuration getConf() {
return conf;
}
/**
* Implementations may modify the query so that when placed in the job.xml
* and thus potenially exposed to admin users, the query does not expose
* sensitive information.
*/
public String redactQuery(String query) {
return query;
}
}
其调用信息如下:
public static String redactLogString(HiveConf conf, String logString)
throws InstantiationException, IllegalAccessException, ClassNotFoundException {
String redactedString = logString;
if (conf != null && logString != null) {
List<Redactor> queryRedactors = getHooks(conf, ConfVars.QUERYREDACTORHOOKS, Redactor.class);
for (Redactor redactor : queryRedactors) {
redactor.setConf(conf);
redactedString = redactor.redactQuery(redactedString);
}
}
return redactedString;
}
Task执行之前的preExecutionHook
在执行计划QueryPlan生成完,并通过鉴权后,就会进行具体Task的执行,而Task执行之前会经过一个钩子函数,钩子函数由 hive.exec.pre.hooks
配置,多个钩子实现类以逗号间隔,该钩子的实现方式有两个,分别是:
一、实现 org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext
接口
该接口会传入 org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.HookContext
的实例作为参数,而参数类里带有执行计划,HiveConf,Lineage信息,UGI,提交用户名,输入输出表及分区信息等私有变量,为我们实现自己的功能提供了很多帮助
接口描述如下:
public interface ExecuteWithHookContext extends Hook {
void run(HookContext hookContext) throws Exception;
}
二、实现 org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.PreExecute
接口
该接口传入参数包括SessionState,UGI和HQL的输入输出表及分区信息,目前该接口被标为已过时的接口,相比上面的ExecuteWithHookContext,该接口提供的信息可能不完全能满足我们的需求
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其接口描述如下:
public interface PreExecute extends Hook {
/**
* The run command that is called just before the execution of the query.
*
* @param sess
* The session state.
* @param inputs
* The set of input tables and partitions.
* @param outputs
* The set of output tables, partitions, local and hdfs directories.
* @param ugi
* The user group security information.
*/
@Deprecated
public void run(SessionState sess, Set<ReadEntity> inputs,
Set<WriteEntity> outputs, UserGroupInformation ugi)
throws Exception;
}
该钩子的调用信息如下:
SessionState ss = SessionState.get();
HookContext hookContext = new HookContext(plan, conf, ctx.getPathToCS(), ss.getUserName(), ss.getUserIpAddress());
hookContext.setHookType(HookContext.HookType.PRE_EXEC_HOOK);
for (Hook peh : getHooks(HiveConf.ConfVars.PREEXECHOOKS)) {
if (peh instanceof ExecuteWithHookContext) {
perfLogger.PerfLogBegin(CLASS_NAME, PerfLogger.PRE_HOOK + peh.getClass().getName());
((ExecuteWithHookContext) peh).run(hookContext);
perfLogger.PerfLogEnd(CLASS_NAME, PerfLogger.PRE_HOOK + peh.getClass().getName());
} else if (peh instanceof PreExecute) {
perfLogger.PerfLogBegin(CLASS_NAME, PerfLogger.PRE_HOOK + peh.getClass().getName());
((PreExecute) peh).run(SessionState.get(), plan.getInputs(), plan.getOutputs(),
Utils.getUGI());
perfLogger.PerfLogEnd(CLASS_NAME, PerfLogger.PRE_HOOK + peh.getClass().getName());
}
}
Task执行失败时的ON_FAILURE_HOOKS
Task执行完后,如果执行失败了,那么Hive会调用这个失败的Hook。该钩子由参数 hive.exec.failure.hooks
配置,多个钩子实现类以逗号间隔,钩子需实现 org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext
接口,该接口在上文已有描述。该钩子主要用于在任务执行失败时执行一些措施,比如统计等等
该钩子的调用信息如下:
hookContext.setHookType(HookContext.HookType.ON_FAILURE_HOOK);
// Get all the failure execution hooks and execute them.
for (Hook ofh : getHooks(HiveConf.ConfVars.ONFAILUREHOOKS)) {
perfLogger.PerfLogBegin(CLASS_NAME, PerfLogger.FAILURE_HOOK + ofh.getClass().getName());
((ExecuteWithHookContext) ofh).run(hookContext);
perfLogger.PerfLogEnd(CLASS_NAME, PerfLogger.FAILURE_HOOK + ofh.getClass().getName());
}
Task执行完毕的postExecutionHook
这个钩子是在Task任务执行完毕后执行,如果Task失败,会先执行ON_FAILURE_HOOKS这个钩子,之后执行postExecutionHook,该钩子由参数 hive.exec.post.hooks
配置,多个钩子实现类以逗号间隔,该钩子的实现方式也有两个
一、实现 org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext
接口
这个与preExecutionHook一致
二、实现 org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.PostExecute
接口
该接口传入参数包括SessionState,UGI,列级的LineageInfo和HQL的输入输出表及分区信息,目前该接口被标为已过时的接口,相比上面的ExecuteWithHookContext,该接口提供的信息可能不完全能满足我们的需求
其接口描述如下:
public interface PostExecute extends Hook {
/**
* The run command that is called just before the execution of the query.
*
* @param sess
* The session state.
* @param inputs
* The set of input tables and partitions.
* @param outputs
* The set of output tables, partitions, local and hdfs directories.
* @param lInfo
* The column level lineage information.
* @param ugi
* The user group security information.
*/
@Deprecated
void run(SessionState sess, Set<ReadEntity> inputs,
Set<WriteEntity> outputs, LineageInfo lInfo,
UserGroupInformation ugi) throws Exception;
}
该钩子的调用信息如下:
hookContext.setHookType(HookContext.HookType.POST_EXEC_HOOK);
// Get all the post execution hooks and execute them.
for (Hook peh : getHooks(HiveConf.ConfVars.POSTEXECHOOKS)) {
if (peh instanceof ExecuteWithHookContext) {
perfLogger.PerfLogBegin(CLASS_NAME, PerfLogger.POST_HOOK + peh.getClass().getName());
((ExecuteWithHookContext) peh).run(hookContext);
perfLogger.PerfLogEnd(CLASS_NAME, PerfLogger.POST_HOOK + peh.getClass().getName());
} else if (peh instanceof PostExecute) {
perfLogger.PerfLogBegin(CLASS_NAME, PerfLogger.POST_HOOK + peh.getClass().getName());
((PostExecute) peh).run(SessionState.get(), plan.getInputs(), plan.getOutputs(),
(SessionState.get() != null ? SessionState.get().getLineageState().getLineageInfo()
: null), Utils.getUGI());
perfLogger.PerfLogEnd(CLASS_NAME, PerfLogger.POST_HOOK + peh.getClass().getName());
}
}
Task执行完毕结果返回之前的postDriverRun
该钩子在Task执行完毕,而结果尚未返回之前执行,与preDriverRun相对应,由于是同一个接口,这里不做详细描述
最后
至此,整个HQL执行生命周期中的钩子函数都讲完了,执行顺序和流程可梳理如下:
Driver.run()
HiveDriverRunHook.preDriverRun()(hive.exec.driver.run.hooks
)
Driver.compile()
HiveSemanticAnalyzerHook.preAnalyze()(hive.semantic.analyzer.hook
)
SemanticAnalyze(QueryBlock, LogicalPlan, PhyPlan, TaskTree)
HiveSemanticAnalyzerHook.postAnalyze()(hive.semantic.analyzer.hook
)
QueryString redactor(hive.exec.query.redactor.hooks
)
QueryPlan Generation
Authorization
Driver.execute()
ExecuteWithHookContext.run() || PreExecute.run() (hive.exec.pre.hooks
)
TaskRunner
if failed, ExecuteWithHookContext.run()(hive.exec.failure.hooks
)
ExecuteWithHookContext.run() || PostExecute.run() (hive.exec.post.hooks
)
HiveDriverRunHook.postDriverRun()(hive.exec.driver.run.hooks
)
结语
感谢您的观看,如有不足之处,欢迎批评指正。
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