SQL转化为MapReduce的过程

时间：2021-10-30 10:26:43

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在了解了MapReduce实现SQL基本操作之后，我们来看看Hive是如何将SQL转化为MapReduce任务的，整个编译过程分为六个阶段：

  1. Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树AST Tree
  2. 遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
  3. 遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree
  4. 逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量
  5. 遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务
  6. 物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划

下面分别对这六个阶段进行介绍

Phase1 - SQL词法，语法解析

Antlr

Hive使用Antlr实现SQL的词法和语法解析。Antlr是一种语言识别的工具，可以用来构造领域语言。
这里不详细介绍Antlr，只需要了解使用Antlr构造特定的语言只需要编写一个语法文件，定义词法和语法替换规则即可，Antlr完成了词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成的过程。

Hive中语法规则的定义文件在0.10版本以前是Hive.g一个文件，随着语法规则越来越复杂，由语法规则生成的Java解析类可能超过Java类文 件的最大上限，0.11版本将Hive.g拆成了5个文件，词法规则HiveLexer.g和语法规则的4个文件 SelectClauseParser.g，FromClauseParser.g，IdentifiersParser.g，HiveParser.g。

抽象语法树AST Tree

经过词法和语法解析后，如果需要对表达式做进一步的处理，使用 Antlr 的抽象语法树语法Abstract Syntax Tree，在语法分析的同时将输入语句转换成抽象语法树，后续在遍历语法树时完成进一步的处理。

下面的一段语法是Hive SQL中SelectStatement的语法规则，从中可以看出，SelectStatement包含select, from, where, groupby, having, orderby等子句。
（在下面的语法规则中，箭头表示对于原语句的改写，改写后会加入一些特殊词标示特定语法，比如TOK_QUERY标示一个查询块)

Phase2 - SQL基本组成单元QueryBlock

AST Tree仍然非常复杂，不够结构化，不方便直接翻译为MapReduce程序，AST Tree转化为QueryBlock就是将SQL进一部抽象和结构化。

QueryBlock

QueryBlock是一条SQL最基本的组成单元，包括三个部分：输入源，计算过程，输出。简单来讲一个QueryBlock就是一个子查询。

下图为Hive中QueryBlock相关对象的类图，解释图中几个重要的属性

  • QB#aliasToSubq（表示QB类的aliasToSubq属性）保存子查询的QB对象，aliasToSubq key值是子查询的别名
  • QB#qbp 即QBParseInfo保存一个基本SQL单元中的给个操作部分的AST Tree结构，QBParseInfo#nameToDest这个HashMap保存查询单元的输出，key的形式是inclause-i（由于Hive 支持Multi Insert语句，所以可能有多个输出），value是对应的ASTNode节点，即TOK_DESTINATION节点。类QBParseInfo其余 HashMap属性分别保存输出和各个操作的ASTNode节点的对应关系。
  • QBParseInfo#JoinExpr保存TOK_JOIN节点。QB#QBJoinTree是对Join语法树的结构化。
  • QB#qbm保存每个输入表的元信息，比如表在HDFS上的路径，保存表数据的文件格式等。
  • QBExpr这个对象是为了表示Union操作。

AST Tree生成QueryBlock

AST Tree生成QueryBlock的过程是一个递归的过程，先序遍历AST Tree，遇到不同的Token节点，保存到相应的属性中，主要包含以下几个过程

  • TOK_QUERY => 创建QB对象，循环递归子节点
  • TOK_FROM => 将表名语法部分保存到QB对象的TOK_INSERT => 循环递归子节点
  • TOK_DESTINATION => 将输出目标的语法部分保存在QBParseInfo对象的nameToDest属性中
  • TOK_SELECT => 分别将查询表达式的语法部分保存在destToAggregationExprs、TOK_WHERE => 将Where部分的语法保存在QBParseInfo对象的destToWhereExpr属性中

最终样例SQL生成两个QB对象，QB对象的关系如下，QB1是外层查询，QB2是子查询

QB1 \ QB2

Phase3 - 逻辑操作符Operator

Operator

Hive最终生成的MapReduce任务，Map阶段和Reduce阶段均由OperatorTree组成。逻辑操作符，就是在Map阶段或者Reduce阶段完成单一特定的操作。

基本的操作符包括TableScanOperator，SelectOperator，FilterOperator，JoinOperator，GroupByOperator，ReduceSinkOperator

从名字就能猜出各个操作符完成的功能，TableScanOperator从MapReduce框架的Map接口原始输入表的数据，控制扫描表的数据行数，标记是从原表中取数据。JoinOperator完成Join操作。FilterOperator完成过滤操作

ReduceSinkOperator将Map端的字段组合序列化为Reduce Key/value, Partition Key，只可能出现在Map阶段，同时也标志着Hive生成的MapReduce程序中Map阶段的结束。

Phase4 - 逻辑层优化器

大部分逻辑层优化器通过变换OperatorTree，合并操作符，达到减少MapReduce Job，减少shuffle数据量的目的。

② MapJoinProcessor

② GroupByOptimizer

① PredicatePushDown

ColumnPruner

名称

作用

② SimpleFetchOptimizer

优化没有GroupBy表达式的聚合查询

MapJoin，需要SQL中提供hint，0.11版本已不用

② BucketMapJoinOptimizer

BucketMapJoin

Map端聚合

① ReduceSinkDeDuplication

合并线性的OperatorTree中partition/sort key相同的reduce

谓词前置

① CorrelationOptimizer

利用查询中的相关性，合并有相关性的Job，HIVE-2206

字段剪枝

表格中①的优化器均是一个Job干尽可能多的事情/合并。②的都是减少shuffle数据量，甚至不做Reduce。

CorrelationOptimizer优化器非常复杂，都能利用查询中的相关性，合并有相关性的Job，参考 Hive Correlation Optimizer

对于样例SQL，有两个优化器对其进行优化。下面分别介绍这两个优化器的作用，并补充一个优化器ReduceSinkDeDuplication的作用.

Phase5 -  OperatorTree生成MapReduce Job的过程

OperatorTree转化为MapReduce Job的过程分为下面几个阶段

  1. 对输出表生成MoveTask
  2. 从OperatorTree的其中一个根节点向下深度优先遍历
  3. ReduceSinkOperator标示Map/Reduce的界限，多个Job间的界限
  4. 遍历其他根节点，遇过碰到JoinOperator合并MapReduceTask
  5. 生成StatTask更新元数据
  6. 剪断Map与Reduce间的Operator的关系

Phase6 - 物理层优化器

这里不详细介绍每个优化器的原理，单独介绍一下MapJoin的优化器

SortMergeJoinResolver

CommonJoinResolver + MapJoinResolver

名称

作用

Vectorizer

HIVE-4160，将在0.13中发布

与bucket配合，类似于归并排序

SamplingOptimizer

并行order by优化器，在0.12中发布

MapJoin优化器

MapJoin原理

MapJoin简单说就是在Map阶段将小表读入内存，顺序扫描大表完成Join。

上图是Hive MapJoin的原理图，出自Facebook工程师Liyin Tang的一篇介绍Join优化的slice，从图中可以看出MapJoin分为两个阶段：

  1. 通过MapReduce Local Task，将小表读入内存，生成HashTableFiles上传至Distributed Cache中，这里会对HashTableFiles进行压缩。

  2. MapReduce Job在Map阶段，每个Mapper从Distributed Cache读取HashTableFiles到内存中，顺序扫描大表，在Map阶段直接进行Join，将数据传递给下一个MapReduce任务。

如果Join的两张表一张表是临时表，就会生成一个ConditionalTask，在运行期间判断是否使用MapJoin

CommonJoinResolver优化器

CommonJoinResolver优化器就是将CommonJoin转化为MapJoin，转化过程如下

  1. 深度优先遍历Task Tree
  2. 找到JoinOperator，判断左右表数据量大小
  3. 对与小表 + 大表 => MapJoinTask，对于小/大表 + 中间表 => ConditionalTask

遍历上一个阶段生成的MapReduce任务，发现JOIN[8]中有一张表为临时表，先对Stage-2进行深度拷贝（由于需要保留原始执行计划为Backup
Plan，所以这里将执行计划拷贝了一份），生成一个MapJoinOperator替代JoinOperator，然后生成一个MapReduceLocalWork读取小表生成HashTableFiles上传至DistributedCache中。

Operator在Map Reduce阶段之间的数据传递都是一个流式的过程。每一个Operator对一行数据完成操作后之后将数据传递给childOperator计算。

Operator类的主要属性和方法如下

    • RowSchema表示Operator的输出字段
    • InputObjInspector outputObjInspector解析输入和输出字段
    • processOp接收父Operator传递的数据，forward将处理好的数据传递给子Operator处理
    • Hive每一行数据经过一个Operator处理之后，会对字段重新编号，colExprMap记录每个表达式经过当前Operator处理前后的名称对应关系，在下一个阶段逻辑优化阶段用来回溯字段名
    • 由 于Hive的MapReduce程序是一个动态的程序，即不确定一个MapReduce Job会进行什么运算，可能是Join，也可能是GroupBy，所以Operator将所有运行时需要的参数保存在OperatorDesc 中，OperatorDesc在提交任务前序列化到HDFS上，在MapReduce任务执行前从HDFS读取并反序列化。Map阶段 OperatorTree在HDFS上的位置在Job.getConf(“hive.exec.plan”)
      + “/map.xml”

    • QueryBlock生成Operator Tree

      QueryBlock生成Operator Tree就是遍历上一个过程中生成的QB和QBParseInfo对象的保存语法的属性，包含如下几个步骤：

      • QB#aliasToSubq => 有子查询，递归调用
      • QB#aliasToTabs => TableScanOperator
      • QBParseInfo#joinExpr => QBJoinTree => ReduceSinkOperator + JoinOperator
      • QBParseInfo#destToWhereExpr => FilterOperator
      • QBParseInfo#destToGroupby => ReduceSinkOperator + GroupByOperator
      • QBParseInfo#destToOrderby => ReduceSinkOperator + ExtractOperator

      由于Join/GroupBy/OrderBy均需要在Reduce阶段完成，所以在生成相应操作的Operator之前都会先生成一个ReduceSinkOperator，将字段组合并序列化为Reduce Key/value, Partition Key

      接下来详细分析样例SQL生成OperatorTree的过程

      先序遍历上一个阶段生成的QB对象

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