無論你通過哪種方式連接Hive（如Hive Cli、HiveServer2），一個HQL語句都要經過Driver的解析和執行，主要涉及HQL解析、編譯、優化器處理、執行器執行四個方面。
以Hive目前原生支持計算引擎MapReduce為例，具體處理流程如下：
- HQL解析生成AST語法樹Antlr定義SQL的語法規則，完成SQL詞法和語法解析，將SQL轉化為抽象語法樹AST Tree
- 語法分析得到QueryBlock遍歷AST Tree，抽象出查詢的基本組成單元QueryBlock
- 生成邏輯執行計划遍歷QueryBlock，翻譯為執行操作樹Operator Tree
- Logical Optimizer Operator進行邏輯優化邏輯層優化器進行OperatorTree變換，合並不必要的ReduceSinkOperator，減少shuffle數據量
- 生成物理執行計划Task Plan遍歷Operator Tree，翻譯為MapReduce任務
- 物理優化Task Tree，構建執行計划QueryPlan物理層優化器進行MapReduce任務的變換，生成最終的執行計划
- 表以及其他操作鑒權
- 執行引擎執行
在Hive Query整個生命周期中，會有如下鈎子函數被執行：
HiveDriverRunHook的preDriverRun
該鈎子函數由參數hive.exec.driver.run.hooks控制，決定要運行的pre hooks，多個鈎子實現類以逗號間隔，鈎子需實現 org.apache.hadoop.hive.ql.HiveDriverRunHook接口。
HiveSemanticAnalyzerHook的preAnalyze
在Driver開始run之前，HQL經過解析會進入編譯階段的語法分析，而在語法分析前會經過鈎子HiveSemanticAnalyzerHook的preAnalyze方法處理。該鈎子函數由hive.semantic.analyzer.hook配置，鈎子需實現org.apache.hadoop.hive.ql.parse.HiveSemanticAnalyzerHook接口。
HiveSemanticAnalyzerHook的postAnalyze
與preAnalyze同屬於一個鈎子類，配置參數相同，會執行所有配置的語義分析hooks，但它位於Hive的語法分析之后，可以獲取HQL的輸入和輸出表及分區信息，以及語法分析得到的task信息，由此可以判斷是否是需要分布式執行的任務，以及執行引擎是什么。
生成執行計划之前的redactor鈎子
該鈎子由hive.exec.query.redactor.hooks配置，多個實現類以逗號間隔，鈎子需繼承org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.Redactor抽象類，並替換redactQuery方法。
這個鈎子函數是在語法分析之后，生成QueryPlan之前，所以執行它的時候語法分析已完成，具體要跑的任務已定，這個鈎子的目的在於完成QueryString的替換，比如QueryString中包含敏感的表或字段信息，在這里都可以完成替換，從而在Yarn的RM界面或其他方式查詢該任務的時候，會顯示經過替換后的HQL。
task執行前的preExecutionHook
在執行計划QueryPlan生成完，並通過鑒權后，就會執行具體的task，而task執行之前會經過一個鈎子函數，鈎子函數由hive.exec.pre.hooks配置，多個鈎子實現類以逗號間隔。實現方式：
1）實現org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext
通過實現該接口的run方法，執行所有的pre-execution hooks
// Pre/Post Execute Hook can run with the HookContext
public interface ExecuteWithHookContext extends Hook {
/** hookContext: The hook context passed to each hooks.
* HookContext帶有執行計划、Hive的配置信息、Lineage、UGI、提交的用戶以及輸入輸出表等信息
*/
void run(HookContext hookContext) throws Exception;
}
2）實現org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.PreExecute
該接口的run方法已經標注為過時，並且相對於ExecuteWithHookContext，PreExecute提供的信息可能不能完全滿足我們的業務需求。
public interface PreExecute extends Hook {
/**
* The run command that is called just before the execution of the query.
* SessionState、UGI、HQL輸入表及分區信息，HQL輸出表、分區以及本地和hdfs文件目錄信息
*/
@Deprecated
public void run(SessionState sess, Set<ReadEntity> inputs,Set<WriteEntity> outputs, UserGroupInformation ugi) throws Exception;
}
task執行失敗時的ON_FAILURE_HOOKS
task執行失敗時，Hive會調用這個hook執行一些處理措施。該鈎子由參數hive.exec.failure.hooks配置，多個鈎子實現類以逗號間隔。需實實現org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext接口。
task執行完成時的postExecutionHook
在task任務執行完成后執行。如果task失敗，會先執行ON_FAILURE_HOOKS，之后執行postExecutionHook，該鈎子由參數hive.exec.post.hooks指定的hooks（多個鈎子實現類以逗號間隔）執行post execution hooks。實現方式：
1）實現org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext
2）實現org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.PostExecute
ExecuteWithHookContext和PostExecute跟分別與上述task執行前的preExecutionHook、PreExecute對應，這里不再贅述。
HiveDriverRunHook的postDriverRun
在查詢完成運行之后以及將結果返回給客戶端之前執行，與preDriverRun對應。
此外，Hive中已經有一些內置實現的hook，下面舉一些例子以及它們的主要作用：
ATSHook：實現了ExecuteWithHookContext，將查詢和計划信息推送到Yarn App Timeline Server。
DriverTestHook：實現了HiveDriverRunHook的preDriverRun方法（對postDriverRun是空實現），用於打印輸出的命令。
EnforceReadOnlyTables：pre execute hook，實現了ExecuteWithHookContext，用於阻止修改只讀表。
LineageLogger：實現了ExecuteWithHookContext，它將查詢的血統信息記錄到日志文件中。LineageInfo包含有關query血統的所有信息。
PreExecutePrinter和PostExecutePrinter：pre和post hook的示例，它將參數打印輸出。
PostExecTezSummaryPrinter：post execution hook，實現了ExecuteWithHookContext，可以打印Hive Tez計數器的相關信息。
PostExecOrcFileDump：post execution hook，實現了ExecuteWithHookContext，用於打印ORC文件信息。
UpdateInputAccessTimeHook：pre execution hook，可在運行查詢之前更新所有輸入表的訪問時間。
特別強調一下LineageLogger和LineageInfo，對於做Hive血緣關系分析很有參考價值，當然Hive血緣分析不是本篇文章的重點，這里先不做展開。
通過對上面Hive中hook的執行"位置"和作用，以及Hive本身實現的一些Hook，分析可知：自定義hook，比如實現一個pre execution hook。
首先在maven的pom中引入hive-exec的依賴，如：
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
此外，還需創建一個實現ExecuteWithHookContext的類，實現其中的run方法，並設置相應的參數，使自定義的hook類生效。
最后，通過一張圖，來對Hive Hook做個總結：
