Hive 设计之初，就被定位一款离线数仓产品，虽然Hortonworks喊出了Make Apache Hive 100x Faster的牛逼口号，也在上面做了大量的优化，然而性能提升依旧不大。

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而随着OPPO数据量一步步的增多，动辄运行几个小时的hive再也满足不了交互查询的需求，因此我们引入了presto，sql on hadoop阵营里的优秀代表。主要适用于即席查询。

然而事情往往木有那么简单，很多分析师用惯了hql，迁移的成本很大，所以本着业务方都是美丽的上帝的原则。为了使用户能平滑的将业务迁移到presto上，我们义无反顾跳入了presto兼容hive这个大坑中，接下来介绍下我们主要兼容工作。
presto兼容hive，总的来说需要解决如下几点问题：

• hive的udf；
• hive视图；
• 语义处理上的不同，如presto中1/2=0, hive中为0.5。

要完全解决这些问题无疑是费时费力，所以我们在presto和hive之上构建一层路由层--功能是将查询请求优先提交到presto中查询。若执行错误，则路由到hive中。

当然还是存在一定风险，因为由于语义处理上的不同，相同的sql在presto和hive中可能会得到不同的结果。

语义上的修改

Part 1: Key not present in map

presto处理map，若key不存在，会报错，而hive会返回null。

presto> SELECT m[3] from (select map(ARRAY[1, 3], ARRAY[2, 4]) as m);
 _col0
-------
 NULL
 (1 row)

Part 2: Cast as string

由于presto中并没有名为string的类型，出现若进行cast as string这样的转换，或者表定义中有string类型会出现Unknown type 的错误。因此我们在ASTBuilder.java中把string替换为了varchar类型（实现了对sql语法树的转换）

Part 3: 类型隐式转换

迁移过程中，在presto中经常会出现类型不匹配的错误。核心原因就是hive会对数据类型做兼容性转换。一开始考虑对运算符进行重载，如添加以下函数：

@ScalarOperator(EQUAL)
@SqlType(StandardTypes.BOOLEAN)
public static boolean equal(@SqlType(StandardTypes.BIGINT) long left, 
        @SqlType(StandardTypes.VARCHAR) Slice right) {
            return left == Long.valueOf(right.toStringUtf8());
        }

就能支持如下case：

presto> select 1 = '1'
 _col0
-------
 true
 (1 row)

然而这种方式需要对+,- ,* ,/ ,between ,in 等几乎所有的运算符进行重载，太繁琐了。
因此我们换了一种思路：即隐式的插入一个CAST。相当于把 select 1 = '1' 转换成了 select 1 = cast('1' as int)，从而在sql编译的前端实现了转换，兼容性上不会有任何问题。

hive视图兼容

presto和hive语义不同，自然hive定义的视图presto不能访问，但对一些简单的视图定义，如:

select a,b,c from tableA

我们可以提供支持，方法也很简单：即在presto读取视图定义（StatementAnalyzer.java）的时候，解析原始的sql定义的语句，转换成presto的视图结构。

总结

• 对于业务开发的一些udf函数的支持；
• 对map结构的解析，比如map数据"{fk_1=1,fk_2:2,fk_3:3}"，在hive 1.x 中使用"colelction.delim"作为值之间的分割符；而 hive 3.x 用"collection.delim" ；Prestosql 315则依赖于 hive 3.x，导致对线上的hive 1.x中的map数据解析出现问题。

当然presto对于hive的兼容工作远不止这些，udtf，hive对null处理等等，涉及到方方面面的细节，这也凸显了统一的sql标准的重要性。

本文原文：https://segmentfault.com/a/1190000021236204，来自 OPPO互联网技术团队。