Hive学习笔记 之 Hive运行流程简析4
SemanticAnalyzer
首先，由Dirver的compile方法调用到SemanticAnalyzer的analyzeInternal方法来（前后可以添加自行开发的hook）。
processPositionAlias先将所有的别名给处理了，接下来会进入到具体处理语法分析的方法analyzeCreateTable中，遍历AST树，根据其不同的Token来执行不同的操作，比如设置存储格式，列信息、表名、表属性等信息。具体到这里的例子来说，由AST中可以看到，根节点TOK_CREATETABLE下挂有5个子节点，分别是表名、LIKE表、列信息、SERDE、存储格式。
其中，前3个子节点中，第二个为空说明不是CREATE LIKE方式创建表，那么表名和列信息就做了简单的存储动作；在第四个子节点中，处理SERDE信息会调用analyzeRowFormat方法，此处将列分隔符设置成了半角的逗号；第五个子节点，说明文件的存储格式，有几个descriptor通过一个工厂类来返回其对应的inputformat和outputformat。
TOK_CREATETABLE
TOK_TABNAME
t1
TOK_LIKETABLE
TOK_TABCOLLIST
TOK_TABCOL
id
TOK_INT
TOK_TABCOL
name
TOK_STRING
TOK_TABLEROWFORMAT
TOK_SERDEPROPS
TOK_TABLEROWFORMATFIELD
','
TOK_FILEFORMAT_GENERIC
textfile
完事儿后，AST的基本处理已经完成，AST树上的果实也都摘了下来并且保存起来了，然后新建一个任务描述类Work的派生类对象DDLWork并装入当前任务的描述类对象CreateTableDesc，然后从TaskFactory工厂中得到对应的DDLTask，并加入task待执行队列，这时候，该SQL语句的完整过程就已经结束了，从analyze中退出（但是说好的复杂的analyze方法呢？这里先不急，因为这仅仅是第一个最简单的例子了）。
完事之后，做一些简单的校验，之后就可以生成我们的查询计划QueryPlan对象了。
这货接下来会接管semanticAnalyzer对象中生成的几乎所有有效信息，包括该SQL语句、生成的task列表、权限信息等。生成fetchtask，鉴权等等完成后，我们的compile就算结束了。
第二个例子
上面这个例子显得过于简单了，但是这个例子还是相对清晰地指出了我们在compile阶段究竟经历了哪些阶段。那么，这时候我们需要一个更复杂的例子来说明，我们从AST->OP->TASK的过程中，相对更完整更细节的处理了。
为了不重复制造轮子，直接贴出一篇经典的文章暂替这个章节，最近太忙了，后续再按照自己的理解重新补充这个章节的内容。
美团技术博客上写的一篇Hive SQL的解析流程。美团Hive SQL编译原文。
