MapReduce是一种用于大规模数据处理的计算模型。其原理基于分布式计算，将大数据集分成小的数据块进行并行处理，并最终将结果汇总。MapReduce模型包含两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段
：在Map阶段，输入数据被分割成多个数据块，并通过Map函数进行处理。Map函数将输入数据转换成键值对的形式，并将中间结果输出。
Reduce阶段
：在Reduce阶段，Map阶段的输出结果被按照键进行排序，并且将同一个键的值聚合在一起。每个Reduce函数负责处理一组键值对，并生成最终的输出结果。
通过这种分而治之的方式，MapReduce模型可以高效地处理大规模数据集，并且具有良好的可伸缩性和容错能力。
而Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，使用类似SQL的查询语言（HiveQL）来处理大规模分布式数据。Hive执行查询时，将HiveQL转换为一系列MapReduce任务，并在Hadoop集群上执行这些任务。Hive提供了数据的元数据管理、数据的存储和查询等功能，并且可以将查询结果存储在Hadoop分布式文件系统中。
Hive的核心原理是将SQL查询转化为MapReduce任务执行，从而实现对数据的分析和处理。HiveQL查询经过解析与优化后，转换为一系列的MapReduce任务，并通过MapReduce模型在分布式环境中进行执行。这样，用户可以通过SQL-like语法对大规模数据进行查询和分析，而不需要了解底层的MapReduce细节。
hive 怎么解析一条SQL
将sgL转换为抽象语法树AST tree，然后遍历 ASTtree，查询 gueryBlock然后遍历 gueryBlock，翻译成执行操作树，然后逻辑层优化器进行操作树优化，减少 shuffle 数据量，然后遍历操作树，翻译成mgpReduce ,任务。然后物理层优化器进行，mapreduce 任务的转化，生成最终计划