引言
接着上一篇来说[执行入口的分析][1]，CliDriver最终将用户指令command提交给了Driver的run方法（针对常用查询语句而言），在这里用户的command将会被编译，优化并生成MapReduce任务进行执行。所以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，下面我们就看看Hive是如何一步一步操作的。
Hive Driver源码执行流程分析
Hive 源码解析之 Hive 基本框架和执行入口
Hive简介
在介绍Hive的框架和执行流程之前，这里首先对Hive进行简要的介绍。
Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据抽取，转化，加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为Hive QL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
