hive其实做的就是解析一条sql然后形成到mapreduce任务，就是一个代码解释器。hive源代码本身就可以分为ql/metasotre/service/serde 这几块；其中
对于Hive来说，ql是整个Hive最最核心的一个模块，Hive主要的功能都集中在这样一个模块中，即 org.apache.hadoop.hive.ql.*，其中最重要的几个模块：
- parse：语法解析器和语义分析器，将SQL转化为执行计划。
- optimizer：优化器，包括执行计划Operator图的改写（逻辑优化）和Task图的改写（物理优化）
- exec：执行器，作业提交和执行相关。
- udf：Hive内置的用户自定义函数，包括操作符加、减、乘、除、与、或、非，常用数学操作（sin、cos等）、字符串操作（substr、instr）、聚合操作（count、sum、avg等）等。
无论使用CLI、Thrift Server、JDBC还是自定义的提交工具，最终的HQL都会传给Driver实例，执行Driver.run()方法。从这种设计也可以看出，如果您要开发一套自定义的Hive作业提交工具，最好的方式是引用Driver实例，调用相关方法进行开发。
而Driver.run()方法，获得了这样一个HQL，则会执行两个重要的步骤：编译和执行，即Driver.complie()和Driver.execute()。对于Driver.comile()来说，其实就是调用parse和optimizer包中的相关模块，执行语法解析、语义分析、优化（回想一下大学时的编译原理，编译的过程是不是语法分析、语法解析、语义分析）；对于Driver.run()来说，其实就是调用exec包中的相关模块，将解析后的执行计划执行，如果解析后的结果是一个查询计划，那么通常的作法就是提交一系列的MapReduce作业。
以查询的执行为例，整个Hive的流程是非常简单的一条直线，由上到下进行。
对于main函数，其中主要做了三件事情：
（1）初始化各种配置和参数；
（2）循环执行解析执行各种命令；
