Hive Driver源码执行流程分析

时间  2020-02-26
标签 hive driver 源码 执行 流程 分析 栏目 Hadoop 繁體版
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引言

接着上一篇来讲执行入口的分析，CliDriver最终将用户指令command提交给了Driver的run方法（针对经常使用查询语句而言），在这里用户的command将会被编译，优化并生成MapReduce任务进行执行。因此Driver也是Hive的核心，他扮演了一个将用户查询和MapReduce Task转换并执行的角色，下面咱们就看看Hive是如何一步一步操做的。node

源码分析

在说run方法以前，因为CliDriver须要获得一个Driver类的实例，因此首先看一下Driver的构造方法。Driver有三个构造函数，主要功能也就是设置类的实例变量HiveConf。SessionState前文已经有介绍，SessionState返回了当前会话的一些信息，提取配置文件，初始化Driver实例。apache

public Driver() {
    if (SessionState.get() != null) {
      conf = SessionState.get().getConf();
    }
}

run

下面就开始解析Driver内部对用户命令command的处理流程，首先是入口函数run. run函数经过调用runInternal方法处理用户指令，在处理完成runInternal以后，若是执行过程当中出现出错，还附加了对错误码和错误信息的处理，此处省略。segmentfault

public CommandProcessorResponse run(String command)
      throws CommandNeedRetryException {
    return run(command, false);
}

public CommandProcessorResponse run(String command, boolean alreadyCompiled)
        throws CommandNeedRetryException {
    CommandProcessorResponse cpr = runInternal(command, alreadyCompiled);
     ...
}

runInternal

runInternal方法包含的主要操做有，处理preRunHook（具体功能能够顾名思义哦），compile ， execute， 处理postRunHook以及构造CommandProcessorResponse并返回。下面依次从代码的角度分析这几步的具体操做：并发

PreRunHook

处理preRunHook，首先根据配置文件和指令，构造用户Hook执行的上下文hookContext，而后读取用户PreRunHook配置指定的类（字符串）， 此配置项对应于Hive配置文件当中的“hive.exec.driver.run.hooks”一项，利用反射机制Class.forName实例化PreRunHook类实例（getHook函数完成），依次执行各钩子的功能（preDriverRun函数完成）。app

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);
}

compile

编译，直接调用complieInternal函数编译用户指令，将指令翻译成MapReduce任务。这一个过程涉及的内容比较多，也很重要，后面将单独用一篇文章说明编译优化的过程。这里借用网上的一幅图，帮助对compile的功能有个总体的理解，参考文献: Hive实现原理.pdf。
编译流程ide

execute

在运行以前还有获取锁的操做，因为新版本添加了ACID事务的支持，还设置了事务管理器等，目前还没详细的弄懂这块的处理逻辑和功能，先放一下，主要看下execute函数执行了什么操做，也就是如何根据编译结果执行任务的。函数

首先是从编译获得的查询计划QueryPlan里获取基本的查询ID，查询字串等信息，并在回话状态中把当前查询字串和查询计划插入到历史记录中。oop

String queryId = plan.getQueryId();
String queryStr = plan.getQueryStr();

if (SessionState.get() != null) {
   SessionState.get().getHiveHistory().startQuery(queryStr,
       conf.getVar(HiveConf.ConfVars.HIVEQUERYID));
   SessionState.get().getHiveHistory().logPlanProgress(plan);
}

与PreRunHook相似，在执行任务以前，检查并执行用户设定的"hive.pre.exec.hooks"，此处再也不详述。完成这部操做以后，向控制台简单的打印一些信息以后，就开始正式执行任务了。源码分析

  • DriverContextpost

建立执行上下文DriverContext，它记录的信息主要包括可执行的任务队列(Queue<Task> runnable), 正在运行的任务队列(Queue<TaskRunner> running), 当前启动的任务数curJobNo, statsTasks（Map<String, StatsTask>, what used for?）以及语义分析Semantic Analyzers依赖的Context对象等。

DriverContext driverCxt = new DriverContext(ctx); driverCxt.prepare(plan);

public DriverContext(Context ctx) {
    this.runnable = new ConcurrentLinkedQueue<Task<? extends Serializable>>();
    this.running = new LinkedBlockingQueue<TaskRunner>();
    this.ctx = ctx;
 }

public void prepare(QueryPlan plan) {
    // extract stats keys from StatsTask
    List<Task<?>> rootTasks = plan.getRootTasks();
    NodeUtils.iterateTask(rootTasks, StatsTask.class, new Function<StatsTask>()  
    {
      public void apply(StatsTask statsTask) {
        statsTasks.put(statsTask.getWork().getAggKey(), statsTask);
      }
    });
 }

顺便提一下Context对象，在Context的源码注释当中提到， 每个查询都要对应一个Context对象，不一样查询之间Context对象是不可重用的， 执行完一个查询以后须要clear对应的Context对象（主要是语法分析用到的temp文件目录），在Hive的实现中也是这么作的。回顾上一篇文章，从CliDriver循环的读取用户指令，每读取到一条指令都要进行processLine，processCmd，processLocalCmd的处理，而后提交给Driver编译解析。Context对象是在compile函数中实例化的，也就说每一条查询都会建立一个Context对象，当执行完一条查询从Driver返回到processLocalCmd中时，都会调用Driver对象的close函数对Context进行清理（ctx.clear），这样就保证了一条查询对应一个Context对象。对于DriverContext对象也是相似，在execute函数中实例化，Driver的close函数中关闭（driverCtx.shutdown），和Context相比一个用来辅助语义分析，一个用来辅助任务执行。还有，咱们发如今processCmd函数中经过CommandProcessorFactory设置了Driver类的实例对象，也就是每一条查询都须要一个Driver对象进行处理，那这些Driver对象之间是否能够共享呢？答案是确定的，在CommandProcessorFactory中维持了一个HiveConf到Driver的Map，每次获取Driver对象时都是根据conf对象来查找到的，若是不存在才从新建立一个Driver对象，而HiveConf对象又是在CliDriver的run方法中实例化的，与一个CliSessionState对应，因此Driver实例应该是与一个Cli的会话对应，同一个会话内部的查询共享一个Driver实例。

  • Manage and run all tasks

扯得有点远，继续看Driver对查询任务的执行，在实例化DriverContext对象以后，就将查询计划plan中的任务放入到DriverContext的runnable队列中。

for (Task<? extends Serializable> tsk : plan.getRootTasks()) {
    assert tsk.getParentTasks() == null || tsk.getParentTasks().isEmpty();
    driverCxt.addToRunnable(tsk);
}

下面就开始运行任务Task，整个任务的运行由一个循环控制，只要DriverContext没有被关闭，而且runnable和running队列中还有任务就一直循环。为了方便描述，下文将一次对任务循环过程的每一步进行说明，这里只给出循环判断条件。

while (!destroyed && driverCxt.isRunning()) {}

public synchronized boolean isRunning() {
    return !shutdown && (!running.isEmpty() || !runnable.isEmpty());
}

1. Put all the tasks into runnable queue

在循环内部，首先不停的从runnable队列中抽取队首的任务，而后launch该任务。

while (!destroyed && driverCxt.isRunning()) {
    // Launch upto maxthreads tasks
    Task<? extends Serializable> task;
    while ((task = driverCxt.getRunnable(maxthreads)) != null) {
        perfLogger.PerfLogBegin(CLASS_NAME, PerfLogger.TASK + task.getName() + "." + task.getId());
        TaskRunner runner = launchTask(task, queryId, noName, jobname, jobs, driverCxt);
        if (!runner.isRunning()) {
            break;
       }
 }

2. Launch a task

在launch一个任务的过程当中，根据任务类型（是否是MapReduceTask或者ConditialTask），作一些操做(don't know what used for），将DriverContext当前已启动任务数curJobNo加1，而后根据配置文件conf，查询计划plan，执行上下文cxt（DriverContext），初始化一个任务，接着建立任务结果TaskResult对象和任务执行对象TaskRunner，将TaskRunner放入DriverContext的running队列中，表示该任务正在运行。最后，根据配置文件指定的任务运行模式，便是否支持并行运行，启动任务。

private TaskRunner launchTask(Task<? extends Serializable> tsk, 
    String queryId, boolean noName,
    String jobname, int jobs, DriverContext cxt) throws HiveException {
    
    if (SessionState.get() != null) {
      SessionState.get().getHiveHistory().startTask(queryId, tsk, 
                         tsk.getClass().getName());
    }
    
    if (tsk.isMapRedTask() && !(tsk instanceof ConditionalTask)) {
      if (noName) {
        conf.setVar(HiveConf.ConfVars.HADOOPJOBNAME, jobname + "(" + 
        tsk.getId() + ")");
      }
      conf.set("mapreduce.workflow.node.name", tsk.getId());
      Utilities.setWorkflowAdjacencies(conf, plan);
      cxt.incCurJobNo(1);
      console.printInfo("Launching Job " + cxt.getCurJobNo() + " out of " + jobs);
    }
    
    tsk.initialize(conf, plan, cxt);
    TaskResult tskRes = new TaskResult();
    TaskRunner tskRun = new TaskRunner(tsk, tskRes);

    cxt.launching(tskRun);
    // Launch Task
    if (HiveConf.getBoolVar(conf, HiveConf.ConfVars.EXECPARALLEL)
        && (tsk.isMapRedTask() || (tsk instanceof MoveTask))) {
      // Launch it in the parallel mode, as a separate thread only for MR tasks
     //并发执行
      if (LOG.isInfoEnabled()){
        LOG.info("Starting task [" + tsk + "] in parallel");
      }
      tskRun.setOperationLog(OperationLog.getCurrentOperationLog());
      tskRun.start();
    } else {
      if (LOG.isInfoEnabled()){
        LOG.info("Starting task [" + tsk + "] in serial mode");
      }
     //顺序执行
      tskRun.runSequential();
    }
    return tskRun;
  }

3. Poll a finished task

完成任务的启动以后，将调用DriverContext的pollFinished函数，查看任务是否执行完毕，若是有任务完成，则将该任务出队，并将已完成的任务添加到钩子上下文HookContext中。

TaskRunner tskRun = driverCxt.pollFinished();
        if (tskRun == null) {
          continue;
}

hookContext.addCompleteTask(tskRun);

public synchronized TaskRunner pollFinished() throws InterruptedException {
    while (!shutdown) {
      Iterator<TaskRunner> it = running.iterator();
      while (it.hasNext()) {
        TaskRunner runner = it.next();
        if (runner != null && !runner.isRunning()) {
          it.remove();
          return runner;
        }
      }
      wait(SLEEP_TIME);
    }
    return null;
  }

4. Handle the finished task

针对一个已完成的任务，首先获取任务的结果对象TaskResult和退出状态, 若是任务非正常退出，则第一步先判断任务是否支持Retry，若是支持，关闭当前DriverContext，设置jobTracker为初始状态，抛出CommandNeedRetry异常，这个异常会在CliDriver的processLocalCmd中捕获，而后尝试从新处理该命令，参见上一篇文章的说明。若是任务不支持Retry，则启动备份任务backupTask（相似于回滚？），并添加到runnable队列，在下次循环过程当中执行。若是没有backupTask，则查找用户配置“hive.exec.failure.hooks”,根据用户配置相应出错处理，并关闭DriverContext， 返回退出码。

Task<? extends Serializable> tsk = tskRun.getTask();
TaskResult result = tskRun.getTaskResult();

int exitVal = result.getExitVal();
   if (exitVal != 0) {
       if (tsk.ifRetryCmdWhenFail()) {
          driverCxt.shutdown();
          // in case we decided to run everything in local mode, restore the
          // the jobtracker setting to its initial value
           ctx.restoreOriginalTracker();
           throw new CommandNeedRetryException();
       }
       Task<? extends Serializable> backupTask = tsk.getAndInitBackupTask();
       if (backupTask != null) {
           setErrorMsgAndDetail(exitVal, result.getTaskError(), tsk);
           console.printError(errorMessage);
           errorMessage = "ATTEMPT: Execute BackupTask: " + backupTask.getClass().getName();
           console.printError(errorMessage);

               // add backup task to runnable
           if (DriverContext.isLaunchable(backupTask)) {
              driverCxt.addToRunnable(backupTask);
           }
           
           continue;
           
       } else {
            hookContext.setHookType(HookContext.HookType.ON_FAILURE_HOOK);
            // Get all the failure execution hooks and execute them.
            for (Hook ofh : getHooks(HiveConf.ConfVars.ONFAILUREHOOKS)) {
              perfLogger.PerfLogBegin(CLASS_NAME, PerfLogger.FAILURE_HOOK + ofh.getClass().getName());

              ((ExecuteWithHookContext) ofh).run(hookContext);

              perfLogger.PerfLogEnd(CLASS_NAME, PerfLogger.FAILURE_HOOK + ofh.getClass().getName());
            }
            setErrorMsgAndDetail(exitVal, result.getTaskError(), tsk);
            SQLState = "08S01";
            console.printError(errorMessage);
            driverCxt.shutdown();
            // in case we decided to run everything in local mode, restore the
            // the jobtracker setting to its initial value
            ctx.restoreOriginalTracker();
            return exitVal;
          }
  }

5. Find children tasks

最后调用DriverContext的finished函数，对完成的任务进行处理（处理逻辑没看懂）， 而后判断当前任务是否包含子任务，若是包含则依次将子任务添加到runnable队列，下次循环中被启动执行。

driverCxt.finished(tskRun);

if (tsk.getChildTasks() != 
    for (Task<? extends Serializable> child : tsk.getChildTasks()) {
        if (DriverContext.isLaunchable(child)) {
           driverCxt.addToRunnable(child);
        }
    }
}

6. Do something before return

当全部的任务都完成以后，若是发现DriverContext已经被关闭，代表任务取消，打印信息并返回对应的状态码。最后清楚任务执行中不完整的输出，并加载执行用户指定的"hive.exec.post.hooks"，完成对应的钩子功能。对于执行过程当中出现的异常，CommandNeedRetryException将会直接向上抛出，其余Exception，直接打印出错信息。不管是否发生异常，只要可以获取到任务执行过程当中的MapReduce状态信息，都将在finally语句块中打印。（限于篇幅，此处只给出部分代码，钩子的处理方式前文已经给出再也不详述，异常处理的部分，有兴趣的执行查看）

//判断DriverContext是否被关闭
if (driverCxt.isShutdown()) {
        SQLState = "HY008";
        errorMessage = "FAILED: Operation cancelled";
        console.printError(errorMessage);
        return 1000;
}

//删除不完整的输出
HashSet<WriteEntity> remOutputs = new HashSet<WriteEntity>();
      for (WriteEntity output : plan.getOutputs()) {
        if (!output.isComplete()) {
          remOutputs.add(output);
        }
 }

 for (WriteEntity output : remOutputs) {
     plan.getOutputs().remove(output);
 }

最后的最后，若是全部的任务都正常执行完毕，这次查询完成，plan.setDone()，打印OK~

PostRunHook and return

还没完~当execute函数执行完成后，返回到runInternal函数中，接着释放锁，与以前的PreRunHook相对应，还须要加载相应用户自定义的PostRunHook（代码再也不重复），最后才调用creatProcessorResponse，建立响应对象CommandProcessorResponse并返回。

private CommandProcessorResponse createProcessorResponse(int ret) {
    return new CommandProcessorResponse(ret, errorMessage, SQLState, downstreamError);
 }

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