Hive CBO优化剖析

Hive CBO优化剖析

Hive作为较早的SQL on Hadoop系统，对大数据SQL执行有广泛和深远的影响。本文将从背景介绍、解析流程、CBO优化三个方面详细阐述Hive CBO的工作机制，包括SQL解析流程、CBO的实现原理、统计信息的收集和更新等。

背景介绍

Hive是较早的SQL on Hadoop系统，对大数据SQL执行有广泛和深远的影响。它最初由Facebook开发，后来成为Apache软件基金会的一个开源项目。用户可以通过SQL来读取、写入和管理存储在分布式存储系统中的大规模数据集。

除了Hive SQL外，Hive Metastore也对大数据系统的元数据体系也着广泛影响，已成为大数据领域下元数据定义的事实标准。无论是Spark、Presto都扩展对应的Metastore Catalog。后续文章将会针对Hive Metastore进行详细介绍。

解析流程

Hive SQL核心解析流程如下，语义解析获取逻辑计划树的算子树(Operator Tree)，使用Logical Optimizer(Optimizer#optimize)获取最优的算子树。

• Parser：将HiveSQL语句基于ANTLR4编译解析为AST抽象语法树ASTNode；
• Semantic Analyzer：基于SemanticAnalyzer#genResolvedParseTree方法，以Visitor模式进行语法分析(ContextVisitor)，递归遍历AST语法树，经过doPhase1和getMetaData抽象出SQL的基本组成单元QB(QueryBlock，即一个子查询，查询块)，QB包括三部分：输入源、计算过程、输出；
• Logical Plan Generator：基于SemanticAnalyzer#genOPTree方法，实现QB获取逻辑计划算子树Operator Tree，Operator(算子树对象)的数据传递是流式过程，父Operator操作会传递给子Operator计算；
• Logical Optimizer：基于Optimizer#optimize对逻辑算子树Operator进行优化，对指定运算过程执行内置的transform操作，如：合并操作符，减少执行的MapReduce作业，减少shuffle梳理量，计算下推等；
• Physical Plan Generator：基于TaskCompiler#compile，从逻辑算子树Operator的根节点进行自顶向下的深度优化遍历，转换生成物理计划算子树**Task；
• Physical Optimizer：基于TaskCompiler#optimizeOperatorPlan 根据不同的执行引擎优化物理计划，TaskCompiler目前有MapReduceCompiler、SparkCompiler、TezCompiler。

对应SQL解析的数据对象流转如下所示：

• HiveSQL解析转为ASTNode 抽象语法树对象
• ASTNode转为QB(QueryBlock) 子查询块
• QB转为Operator逻辑计划树，便于后续关系代数的逻辑优化
• Operator转为Task物理计划树，实现逻辑计划到物理计划的转换

SQL解析及执行的时序图如下：核心在于SemanticAnalyzer处理，包括：

• 基于AST获取QB
• 基于QB转为Operator，基于逻辑计划树(算子树) 实现逻辑优化
• 基于Operator转为Task，基于物理计划树(算子树) 实现物理优化

CBO优化

实现原理

Hive使用HiveVolcanoPlanner继承原生的Calcite VolcanoPlanner 实现CBO优化器，CalcitePlanner继承Hive的SemanticAnalyzer(语义解析)，Override重写了基于QB获取逻辑算子树Operator的genOPTree方法。时序图如下所示，CalcitePlannerAction实现CalcitePlannerAction，调用apply方法获取优化后的Calcite逻辑算子树RelNode，基于ASTConverter转换RelNode为Hive的优化后的ASTNode，基于优化后的ASTNode生成Hive逻辑算子树Operator，并执行后续解析操作。

CBO的统计和系统信息在创建CalcitePlannerAction对象时传入，包括：partitionCache、colStatsCache、columnAccessInfo。

Hive基于CBO优化的解析数据对象流转如下所示：Hive CBO实现内核：在QB转Operator逻辑计划时进行扩展处理，QB → Calcite CBO优化 → Operator。

Hive中RelOptHiveTable类扩展Calcite的RelOptTable，内部维护行数和字段统计值，提供统计方法：

• getRowCount：获取行数
• getColStat：获取字段统计信息，底层调用元数据统计RPC接口：get_table_statistics_req、get_partitions_statistics_req

统计信息

触发统计元数据更新的时机，对于ALTER和INSERT操作，需要保证hive.stats.autogather = true；

• ANALYZE：AnalyzeTableCommand、AnalyzeColumnCommand、AnalyzePartitionCommand；
• ALTER：AlterTableMergeFileCommand、TruncateTableCommand；
• INSERT：LoadDataCommand；

Statistics 统计信息，参考：org.apache.hadoop.hive.ql.plan.Statistics

ColStatistics 字段级别统计信息

统计元数据查询：扩展Calcite的RelOptTable，调用Hive Metastore RPC接口获取元数据信息；

统计元数据更新：

• 表和分区统计元数据：基于RPC客户端调用Metastore接口，alterTable、alterPartitions更新对应的parameters属性；
• 字段元数据：基于RPC客户端调用Metastore接口，setPartitionColumnStatistics 更新字段/分区的统计信息；

ANALYZE执行

Hive CBO统计信息主要由ANALYZE执行获取，对应的ANALYZE 语法定义如下：

ANALYZE TABLE [db_name.]tablename [PARTITION(partcol1[=val1], partcol2[=val2], ...)] 
  COMPUTE STATISTICS 
  [FOR COLUMNS]          -- (Note: Hive 0.10.0 and later.)
  [CACHE METADATA]       -- (Note: Hive 2.1.0 and later.)
  [NOSCAN];

统计元数据执行：使用物理算子StatsTask，调用IStatsProcessor#process方法执行元数据统计，IStatsProcessor实现子类：

• BasicStatsTask：基本的表元数据统计，遍历Location下的HDFS文件列表(List)，统计出数据文件的总个数和总存储大小，其中StatsAggregator统计信息汇总，对多任务的统计结果聚合；
• BasicStatsNoJobTask：不触发任务执行的统计操作，如ORC数据文件在文件属性中存储列统计信息，该方式计算更快，启动多线程执行文件统计信息汇总；
• ColStatsProcessor：列、每个分区的统计信息，基于FetchOperator迭代读取表的行数据，ColumnStatisticsObjTranslator进行字段级统计信息拼装；

总结

随着大数据蓬勃发展，Hive计算引擎作为先行者，由于执行框架限制和执行耗时长等因素逐步被其他引擎替代。但Hive作为SQL on Hadoop的事实标准却一直影响着大数据SQL发展，且企业大量的存量业务都以Hive SQL构建。

本文通过背景介绍、解析流程、CBO优化三部分详述Hive CBO原理。Hive SQL核心解析流程包括解析、语义分析、逻辑优化、物理优化步骤。Hive CBO优化依赖Calcite 火山模型优化器实现，本文介绍了相关的CBO实现原理，CBO统计元数据和ANALYZE执行实现。