Hive谓词解析过程分析

where col1 = 100 and abs(col2) > 0在Hive中的处理过程

where过滤条件称为谓词predicate。

以上where过滤条件在经过Hive的语法解析后，生成如下的语法树：

TOK_WHERE                   AND                      =                     TOK_TABLE_OR_COL   c1              100                >                     TOK_FUNCTION       ABS             TOK_TABLE_OR_COLc2           0

有了语法树之后，最终的目的是生成predicate每个节点对应的ExprNodeDesc，即描述对应的节点：

  public Map<ASTNode, ExprNodeDesc> genAllExprNodeDesc(ASTNode expr, RowResolver input,TypeCheckCtx tcCtx) throws SemanticException {...Map<ASTNode, ExprNodeDesc> nodeOutputs =TypeCheckProcFactory.genExprNode(expr, tcCtx);...

生成的过程是对上述语法树的一个深度优先遍历的过程，Hive中大量对树的遍历的代码，在遍历过程中根据指定的规则或对语法树进行修改，或输出相应的结果。

Hive中有一个默认的深度优先遍历的实现DefaultGraphWalker。

这个遍历器的实现部分代码如下：

  public void walk(Node nd) throws SemanticException {    // Push the node in the stackopStack.push(nd);// While there are still nodes to dispatch...while (!opStack.empty()) {Node node = opStack.peek();if (node.getChildren() == null ||getDispatchedList().containsAll(node.getChildren())) {// Dispatch current nodeif (!getDispatchedList().contains(node)) {dispatch(node, opStack);opQueue.add(node);}opStack.pop();continue;}// Add a single child and restart the loopfor (Node childNode : node.getChildren()) {if (!getDispatchedList().contains(childNode)) {opStack.push(childNode);break;}}} // end while}

先将当前节点放到待处理的栈opStack中，然后从opStack取节点出来，如果取出来的节点没有Children，或者Children已经全部处理完毕，才对当前节点进行处理（dispatch），如果当前节点有Children且还没有处理完，则将当前节点的Children放到栈顶，然后重新从栈中取节点进行处理。这是很基础的深度优先遍历的实现。

那在遍历的过程中，如何针对不同的节点进行不同的处理呢？

在遍历之前，先预置一些针对不同的节点不同规则的处理器，然后在遍历过程中，通过分发器Dispatcher选择最合适的处理器进行处理。

生成ExprNodeDesc的遍历中一共先预置了8个规则Rule，每个规则对应一个处理器NodeProcessor：

    Map<Rule, NodeProcessor> opRules = new LinkedHashMap<Rule, NodeProcessor>();opRules.put(new RuleRegExp("R1", HiveParser.TOK_NULL + "%"),tf.getNullExprProcessor());opRules.put(new RuleRegExp("R2", HiveParser.Number + "%|" +HiveParser.TinyintLiteral + "%|" +HiveParser.SmallintLiteral + "%|" +HiveParser.BigintLiteral + "%|" +HiveParser.DecimalLiteral + "%"),tf.getNumExprProcessor());opRules.put(new RuleRegExp("R3", HiveParser.Identifier + "%|"+ HiveParser.StringLiteral + "%|" + HiveParser.TOK_CHARSETLITERAL + "%|"+ HiveParser.TOK_STRINGLITERALSEQUENCE + "%|"+ "%|" + HiveParser.KW_IF + "%|" + HiveParser.KW_CASE + "%|"+ HiveParser.KW_WHEN + "%|" + HiveParser.KW_IN + "%|"+ HiveParser.KW_ARRAY + "%|" + HiveParser.KW_MAP + "%|"+ HiveParser.KW_STRUCT + "%|" + HiveParser.KW_EXISTS + "%|"+ HiveParser.KW_GROUPING + "%|"+ HiveParser.TOK_SUBQUERY_OP_NOTIN + "%"),tf.getStrExprProcessor());opRules.put(new RuleRegExp("R4", HiveParser.KW_TRUE + "%|"+ HiveParser.KW_FALSE + "%"), tf.getBoolExprProcessor());opRules.put(new RuleRegExp("R5", HiveParser.TOK_DATELITERAL + "%|"+ HiveParser.TOK_TIMESTAMPLITERAL + "%"), tf.getDateTimeExprProcessor());opRules.put(new RuleRegExp("R6",HiveParser.TOK_INTERVAL_YEAR_MONTH_LITERAL + "%|"+ HiveParser.TOK_INTERVAL_DAY_TIME_LITERAL + "%|"+ HiveParser.TOK_INTERVAL_YEAR_LITERAL + "%|"+ HiveParser.TOK_INTERVAL_MONTH_LITERAL + "%|"+ HiveParser.TOK_INTERVAL_DAY_LITERAL + "%|"+ HiveParser.TOK_INTERVAL_HOUR_LITERAL + "%|"+ HiveParser.TOK_INTERVAL_MINUTE_LITERAL + "%|"+ HiveParser.TOK_INTERVAL_SECOND_LITERAL + "%"), tf.getIntervalExprProcessor());opRules.put(new RuleRegExp("R7", HiveParser.TOK_TABLE_OR_COL + "%"),tf.getColumnExprProcessor());opRules.put(new RuleRegExp("R8", HiveParser.TOK_SUBQUERY_OP + "%"),tf.getSubQueryExprProcessor());

这里使用的分发器Dispatcher是DefaultRuleDispatcher，DefaultRuleDispatcher选择处理器的逻辑如下：

    // find the firing rule// find the rule from the stack specifiedRule rule = null;int minCost = Integer.MAX_VALUE;for (Rule r : procRules.keySet()) {int cost = r.cost(ndStack);if ((cost >= 0) && (cost <= minCost)) {minCost = cost;rule = r;}}NodeProcessor proc;if (rule == null) {proc = defaultProc;} else {proc = procRules.get(rule);}// Do nothing in case proc is nullif (proc != null) {// Call the process functionreturn proc.process(nd, ndStack, procCtx, nodeOutputs);} else {return null;}

遍历所有的规则Rule，调用每个规则的cost方法计算cost，找其中cost最小的规则对应的处理器，如果没有找到，则使用默认处理器，如果没有设置默认处理器，则不做任何事情。

那么每个规则的cost是如何计算的？

-- 没太看懂==|| (后续再理理)

WHERE条件语法树每个节点对应的处理器如下：

TOK_WHERE                   AND                        --> TypeCheckProcFactory.DefaultExprProcessor=                       --> TypeCheckProcFactory.DefaultExprProcessorTOK_TABLE_OR_COL     --> TypeCheckProcFactory.ColumnExprProcessorc1                --> TypeCheckProcFactory.StrExprProcessor100                  --> TypeCheckProcFactory.NumExprProcessor>                       --> TypeCheckProcFactory.DefaultExprProcessorTOK_FUNCTION         --> TypeCheckProcFactory.DefaultExprProcessorABS               --> TypeCheckProcFactory.StrExprProcessorTOK_TABLE_OR_COL  --> TypeCheckProcFactory.ColumnExprProcessorc2             --> TypeCheckProcFactory.StrExprProcessor0                    --> TypeCheckProcFactory.NumExprProcessorTypeCheckProcFactory.StrExprProcessor 生成ExprNodeConstantDesc
TypeCheckProcFactory.ColumnExprProcessor 处理column，生成ExprNodeColumnDesc
TypeCheckProcFactory.NumExprProcessor生成ExprNodeConstantDesc
TypeCheckProcFactory.DefaultExprProcessor生成ExprNodeGenericFuncDesc

在深度优先遍历完WHERE语法树后，每个节点都会生成一个ExprNodeDesc，但是其实除了最顶层的AND节点生成的ExprNodeDesc有用，其他的节点生成的都是中间结果，最终都会包含在AND节点生成的ExprNodeDesc中。所以在遍历WHERE树后，通过AND节点生成的ExprNodeDesc构造FilterDesc：

new FilterDesc(genExprNodeDesc(condn, inputRR, useCaching), false)

有了FilterDesc后，就能够构造出FilterOperator了，然后再将生成的FilterOperator加入到Operator树中：

Operator<T> ret = get((Class<T>) conf.getClass());
ret.setConf(conf);

至此，where过滤条件对应的FilterOperator构造完毕。

接下来仔细看下AND生成的ExprNodeDesc，它其实是一个ExprNodeGenericFuncDesc：

  // genericUDF是GenericUDFOPAnd，就是对应AND操作符private GenericUDF genericUDF;// AND是一个二元操作符，children里存的是对应的操作符// 根据WHERE语法树，可以知道children[0]肯定又是一个ExprNodeGenericFuncDesc，而且是一个=函   // 数，而children[1]也是一个肯定又是一个ExprNodeGenericFuncDesc，而且是一个>函数，以此类     // 推，每个ExprNodeGenericFuncDesc都有对应的childrenprivate List<ExprNodeDesc> chidren;// UDF的名字，这里是andprivate transient String funcText;/*** This class uses a writableObjectInspector rather than a TypeInfo to store* the canonical type information for this NodeDesc.*/private transient ObjectInspector writableObjectInspector;

每个ExprNodeDesc都对应有一个ExprNodeEvaluator，来对每个ExprNodeDesc进行实际的计算。看下ExprNodeEvaluator类的基本方法：

public abstract class ExprNodeEvaluator<T extends ExprNodeDesc> {// 对应的ExprNodeDescprotected final T expr;// 在经过这个Evaluator计算后，它的输出值该如何解析的ObjectInspectorprotected ObjectInspector outputOI;.../*** Initialize should be called once and only once. Return the ObjectInspector* for the return value, given the rowInspector.* 初始化方法，传入一个ObjectInspector，即传入的数据应该如何解析的ObjectInspector* 而需要返回经过这个Evaluator计算后的输出值的解析ObjectInspector*/public abstract ObjectInspector initialize(ObjectInspector rowInspector) throws HiveException;// evaluate方法，调用来对row数据进行解析public Object evaluate(Object row) throws HiveException {return evaluate(row, -1);}/*** Evaluate the expression given the row. This method should use the* rowInspector passed in from initialize to inspect the row object. The* return value will be inspected by the return value of initialize.* If this evaluator is referenced by others, store it for them*/protected Object evaluate(Object row, int version) throws HiveException {if (version < 0 || version != this.version) {this.version = version;return evaluation = _evaluate(row, version);}return evaluation;}// 由各个子类实现的方法的_evaluate方法，结合上面的evaluate方法，这里实际使用了设计模式的模板   // 方法模式protected abstract Object _evaluate(Object row, int version) throws HiveException;...
}

通过ExprNodeEvaluatorFactory获取到每个ExprNodeDesc对应的ExprNodeEvaluator：

  public static ExprNodeEvaluator get(ExprNodeDesc desc) throws HiveException {// Constant nodeif (desc instanceof ExprNodeConstantDesc) {return new ExprNodeConstantEvaluator((ExprNodeConstantDesc) desc);}// Column-reference node, e.g. a column in the input rowif (desc instanceof ExprNodeColumnDesc) {return new ExprNodeColumnEvaluator((ExprNodeColumnDesc) desc);}// Generic Function node, e.g. CASE, an operator or a UDF nodeif (desc instanceof ExprNodeGenericFuncDesc) {return new ExprNodeGenericFuncEvaluator((ExprNodeGenericFuncDesc) desc);}// Field node, e.g. get a.myfield1 from aif (desc instanceof ExprNodeFieldDesc) {return new ExprNodeFieldEvaluator((ExprNodeFieldDesc) desc);}throw new RuntimeException("Cannot find ExprNodeEvaluator for the exprNodeDesc = " + desc);}

看下FilterOperator中如何使用ExprNodeEvaluator对数据进行过滤的。

首先在FilterOperator的initializeOp方法中，获取到ExprNodeEvaluator：

conditionEvaluator = ExprNodeEvaluatorFactory.get(conf.getPredicate());

然后在process方法中，调用initialize方法后，调用eveluate方法获取到整个where过滤的结果：

conditionInspector = (PrimitiveObjectInspector) conditionEvaluator.initialize(rowInspector);
...
Object condition = conditionEvaluator.evaluate(row);
...
Boolean ret = (Boolean) conditionInspector.getPrimitiveJavaObject(condition);// 如果结果是true，则forward到下一个operator继续处理
if (Boolean.TRUE.equals(ret)) {forward(row, rowInspector);
}

再来看下GenericUDFOPAnd的evaluate方法实现：

@Overridepublic Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {boolean bool_a0 = false, bool_a1 = false;Object a0 = arguments[0].get();if (a0 != null) {bool_a0 = boi0.get(a0);if (bool_a0 == false) {result.set(false);return result;}}Object a1 = arguments[1].get();if (a1 != null) {bool_a1 = boi1.get(a1);if (bool_a1 == false) {result.set(false);return result;}}if ((a0 != null && bool_a0 == true) && (a1 != null && bool_a1 == true)) {result.set(true);return result;}return null;}

从以上代码知道，在进行AND的计算时，如果左边条件返回false，则不会进行右边条件的计算，所以AND的顺序其实是影响实际的效率的。类似的还有OR也是一样的，如果左边条件返回true，则不会进行右边条件的计算。

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