1.  hive語句執行時哪些在map執行，哪些在reduce執行呢

Map/Reduce是在物理執行計劃的地方生成的。

很簡單，ReduceSinkOpertor之前的在Map執行，ReduceSinkOperator之後的在Reduce執行，ReduceSinkOperator的作用是把資料從Map發到Reduce.具體點:

     FROM (TableScanOperator），WHERE（FilterOperator）,MapJoinOperator，ReduceSinkOperator在Map端執行。     GROUP BY（GroupByOperator），JOIN（JoinOperator），DistributeBy，Sort By, Distinct，Having（FilterOperator）在Reduce端執行。

2.檢視語句的執行過程的Hvie SQl語句

    Hive提供EXPLAIN命令，顯示查詢的執行計劃。語法如下：

     EXPLAIN [EXTENDED] query

考慮下面的EXPLAIN查詢：

EXPLAIN
FROM src INSERT OVERWRITE TABLE dest_g1 SELECT src.key, sum(substr(src.value,4
 
)) GROUP BY src.key;

   語句的輸出包含下面的部分

抽象語法樹

ABSTRACT SYNTAX TREE:
  (TOK_QUERY (TOK_FROM (TOK_TABREF src)) (TOK_INSERT (TOK_DESTINATION (TOK_TAB dest_g1)) (TOK_SELECT (TOK_SELEXPR (TOK_COLREF src key)) (TOK_SELEXPR (TOK_FUNCTION sum (TOK_FUNCTION substr (TOK_COLREF src value) 4)))) (TOK_GROUPBY (TOK_COLREF src key))))
 

依賴圖

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-2 depends on stages: Stage-1
  Stage-0 depends on stages: Stage-2

這顯示，Stage-1是根階段，Stage-2在Stage-1完成後執行，Stage-0在Stage-2完成後執行。

map/reduce階段包含2部分：

   map/reduce場景本身包含2個部分:表對映到Map運算子樹的別名--這個對映，通知mapper運算子樹呼叫，處理特定表的行或先前的map/reduce階段的結果。在上面例子的Stage-1，原始表的行，被Reduce輸出運算子的運算子樹處理。類似，在Stage-2中，Stage-1的結果的行被Reduce輸出運算子的其他運算子樹處理。每個Reduce輸出操作符，根據元資料的標準，把資料分割槽到reducers。

   Reduce操作符樹——這個操作符樹處理map/reduce任務的reducer的所有行。在例子的Stage-1,Reducer操作符樹開展區域性聚合，而Stage-2的reduers操作符樹對Stage-1的區域性聚合，做最終的聚合的計算。

本部分翻譯自 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain

3.Hvie SQL語句的執行順序

from... where.... select...group by... having ... order by...

本文系整理所得。