hive架构原理简析-mapreduce部分
整个处理流程包括主要包括，语法解析（抽象语法树，AST,采用antlr），语义分析(sematic Analyzer生成查询块)，逻辑计划生成（OP tree），逻辑计划优化,物理计划生成（Task tree），以及物理计划执行组成。
下面这张图（不知道是谁画的）简要的说明了整个处理的流程
这里重点说一下物理计划生成，以及执行。
物理计划的生成是根据逻辑操作树（operator）来生成的，物理计划由Task对象执行的，每个task有一个woker对象，work代表物理计划的描述。
主要有FetchWork，MoveWork，MapredWork，CopyWork，DDLWork，FunctionWork，ExplainWork，ConditionalWork
物理计划的执行，是针对每一个物理计划而调用execute方法。
主要有FetchTask，ConditionalTask，CopyTask，DDLTask，ExplainTask，MapRedTask，MoveTask
其中MapRedTask实现的功能是mapreuce的客户端，它根据woker的描述MapredWork，生成一个plan xml文件，作为hadoop jar [params]相关的命令参数，传递给
mapreduce来执行（ExecMapper,ExecReducer）。
下面这张图比较清晰的说明了在mapreduce的过程中数据的处理过程：
FileFormat，需要在定义table时，指定数据的存储格式（store as ），比如TEXTFlLE,SEQUENCEFILE,RCFILE等，当然可以自定义数据存储的格式（store as ROW FORMAT ），
数据的存储格式FileFormat主要是进行record（writable）在文件中是如何存储的，在map时提供文件的读，reduce时提供文件的写。
SerDe，数据的格式转换，writable到operator所用的object之间的转换。
