Hive的执行计划和优化器是通过将HiveQL查询转换为一系列的MapReduce任务来工作的。
当用户提交一个HiveQL查询时，Hive会首先进行语法分析和语义分析，然后生成一个抽象语法树（AST）。接着，Hive会使用优化器来对AST进行优化，以便生成一个更高效的执行计划。
优化器主要负责以下几个方面的优化：
查询重写：优化器会尝试将查询重写为更有效的形式，例如利用条件下推来减少数据读取量。
表连接顺序优化：优化器会重新排序表连接的顺序，以尽量减少中间数据的传输量。
分区裁剪：优化器会根据查询条件尽可能减少需要扫描的分区。
列裁剪：优化器会根据查询中需要的列来优化读取的列，以减少数据传输量。
最终，优化器会生成一个优化后的执行计划，该执行计划包含了一系列的MapReduce任务。这些任务会在Hadoop集群上并行执行，以完成用户提交的查询操作。通过优化器生成的执行计划，Hive能够更高效地执行用户的查询，并尽量减少资源消耗和执行时间。
