在了解了窗口函数实现原理 spark、hive中窗口函数实现原理复盘 和 sparksql比hivesql优化的点(窗口函数)之后，今天又撸了一遍hive sql 中窗口函数的源码实现，写个笔记记录一下。

简单来说，窗口查询有两个步骤：将记录分割成多个分区；然后在各个分区上调用窗口函数。

传统的 UDAF 函数只能为每个分区返回一条记录，而我们需要的是不仅仅输入数据是一张表，输出数据也是一张表(table-in, table-out)，因此 Hive 社区引入了分区表函数 Partitioned Table Function (PTF)。

1、代码流转图

PTF 运行在分区之上、能够处理分区中的记录并输出多行结果的函数。

hive会把QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree，其中每个operator都会有三个重要的方法：

• initializeOp()  --初始化算子

• process()    --执行每一行数据

• forward()   --把处理好的每一行数据发送到下个Operator

当遇到窗口函数时，会生成PTFOperator，PTFOperator 依赖PTFInvocation读取已经排好序的数据，创建相应的输入分区：PTFPartition inputPart;

WindowTableFunction 负责管理窗口帧、调用窗口函数(UDAF)、并将结果写入输出分区: PTFPartition outputPart。

2、其它细节

PTFOperator.process(Object row, int tag)-->PTFInvocation.processRow(row)

void processRow(Object row) throws HiveException {  if ( isStreaming() ) {    handleOutputRows(tabFn.processRow(row));  } else {    inputPart.append(row);     //主要操作就是把数据 append到 ptfpartition中，这里的partition与map-reduce中的分区不同，map-reduce分区是按照key的hash分，而这里是要把相同的key要放在同一个ptfpartition，方便后续的windowfunction操作  }}

真正对数据的操作是当相同的key完全放入同一个ptfpartition之后，时机就是finishPartition：

void finishPartition() throws HiveException {  if ( isStreaming() ) {    handleOutputRows(tabFn.finishPartition());  } else {    if ( tabFn.canIterateOutput() ) {      outputPartRowsItr = inputPart == null ? null :        tabFn.iterator(inputPart.iterator());    } else {      outputPart = inputPart == null ? null : tabFn.execute(inputPart);       //这里TableFunctionEvaluator      outputPartRowsItr = outputPart == null ? null : outputPart.iterator();    }    if ( next != null ) {      if (!next.isStreaming() && !isOutputIterator() ) {        next.inputPart = outputPart;      } else {        if ( outputPartRowsItr != null ) {          while(outputPartRowsItr.hasNext() ) {            next.processRow(outputPartRowsItr.next());          }        }      }    }  }  if ( next != null ) {    next.finishPartition();  } else {    if (!isStreaming() ) {      if ( outputPartRowsItr != null ) {        while(outputPartRowsItr.hasNext() ) {          forward(outputPartRowsItr.next(), outputObjInspector);        }      }    }  }}

还有一个雷区，PTFPartition append()：

public void append(Object o) throws HiveException {  if ( elems.rowCount() == Integer.MAX_VALUE ) {    //当一个ptfpartition加入的条数等于Integer.MAX_VALUE时会抛异常    throw new HiveException(String.format("Cannot add more than %d elements to a PTFPartition",        Integer.MAX_VALUE));  }  @SuppressWarnings("unchecked")  List<Object> l = (List<Object>)      ObjectInspectorUtils.copyToStandardObject(o, inputOI, ObjectInspectorCopyOption.WRITABLE);  elems.addRow(l);}

需要把相同key的数据完全放入一个ptfPartition进行操作，这时对加入的的条数做了限制，不能>=Integer.MAX_VALUE(21亿)，这块需要注意。