接著上一篇來說執行入口的分析，CliDriver最終將使用者指令cmd提交給了Driver的run方法（針對常用查詢語句而言），在這裡使用者的cmd將會被編譯，優化並生成MapReduce任務進行執行。

所以Driver也是Hive的核心，他扮演了一個將使用者查詢和MapReduce Task轉換並執行的角色，下來我們就來看看Driver是如何實現的？

1. run函式：

 public CommandProcessorResponse run(String command, boolean alreadyCompiled)
        throws CommandNeedRetryException {
    CommandProcessorResponse cpr = runInternal(command, alreadyCompiled);
    if
 
(cpr.getResponseCode() == 0) {
      return cpr;
    }
    SessionState ss = SessionState.get();
    if(ss == null) {
      return cpr;
    }
    .
    .
    .

run函式通過呼叫runInternal方法處理使用者指令，在處理完成runInternal之後，如果執行過程中出現出錯，還附加了對錯誤碼和錯誤資訊的處理，省略的部分就是錯誤的處理
在run函式中呼叫了runInternal，這也就是run函式的核心內容
2. 既然runInternal是核心內容，後面我們將逐步分析此函式
（1）

這個就是return的值中實現的內容，返回了一個類，並在返回的過程中給類中的一些變數賦值。

（2）

 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);
    }

首先根據配置檔案和指令，構造使用者Hook執行的上下文hookContext，然後讀取使用者PreRunHook配置指定的類（字串），此配置項對應於Hive配置檔案當中的“hive.exec.driver.run.hooks”一項，利用反射機制Class.forName例項化PreRunHook類例項（getHook函式完成），依次執行各鉤子的功能（preDriverRun 函式完成）。
——-待完善

（3）

直接呼叫complieInternal函式編譯使用者指令，將指令翻譯成MapReduce任務。在這裡要解釋一下 ：synchronized (compileMonitor)是為了compileMonitor加上了同步鎖，並且這個compileMonitor還僅為可讀的。——-這裡Monitor是一個空的物件，加上了同步鎖，能起到什麼樣的作用呢？