Hive的執行計劃和優化器是通過將HiveQL查詢轉換為一系列的MapReduce任務來工作的。
當用戶提交一個HiveQL查詢時，Hive會首先進行語法分析和語義分析，然后生成一個抽象語法樹（AST）。接著，Hive會使用優化器來對AST進行優化，以便生成一個更高效的執行計劃。
優化器主要負責以下幾個方面的優化：
查詢重寫：優化器會嘗試將查詢重寫為更有效的形式，例如利用條件下推來減少數據讀取量。
表連接順序優化：優化器會重新排序表連接的順序，以盡量減少中間數據的傳輸量。
分區裁剪：優化器會根據查詢條件盡可能減少需要掃描的分區。
列裁剪：優化器會根據查詢中需要的列來優化讀取的列，以減少數據傳輸量。
最終，優化器會生成一個優化后的執行計劃，該執行計劃包含了一系列的MapReduce任務。這些任務會在Hadoop集群上并行執行，以完成用戶提交的查詢操作。通過優化器生成的執行計劃，Hive能夠更高效地執行用戶的查詢，并盡量減少資源消耗和執行時間。
