Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能.说白了，hive就是MapReduce客户端,将用户编写的HQL语法转换成MR程序进行执行。
Hive将SQL转化为MapReduce任务整个编译阶段分为六个阶段
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
总的来说，Hive是通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop中执行，最后，将执行返回的结果输出到用户交互接口。
1）用户接口：Client
CLI（hiveshell）、
JDBC/ODBC(java访问hive)、
WEBUI（浏览器访问hive）
2）元数据：Metastore
元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；
默认存储在自带的derby数据库中，推荐使用MySQL存储Metastore
3）Hadoop
使用HDFS进行存储，使用MapReduce进行计算。
4）驱动器：Driver
（1）解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，这一步一般都用第三方工具库完成，比如antlr；对AST进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存在、SQL语义是否有误。
（2）编译器（Physical Plan）：将AST编译生成逻辑执行计划。
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。
（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于Hive来说，就是MR/Spark。
PS：可以使用explain命令，查看语法树，即hive先将sql语法转成对应的语法树
explain select * from mytest_staff_info_demo4_cp1 where statis_date='20180229' order by name limit 3;
还可以使用explain extended 查看更多信息。
explain extended select * from mytest_staff_info_demo4_cp1 where statis_date='20180229' order by name limit 3;
