应用场景
公司的经营分析使用的数据仓库是基于开源CDH5.12.6自带的Hive（1.1.6版本）实现的。数据仓库的开发平台使用的是数澜科技的数栖平台（4.8.4版本）。该技术组合在团队发展早期，人员不足的背景下，起到了一定的积极作用。随着数据规模快速增加、团队成员壮大、技术发展，该技术组合出现了如下问题：
- Hive版本过旧，性能略有不足。开发人员每次运行Hive SQL验证数据逻辑，需要等待较长时间。
- 升级迁移到高版本Hive需要适配数栖平台，升级（数栖平台也要升级）及迁移成本（1W+表及工作流）较高
- 数栖平台不支持Presto或者Trino数据开发（以下内容，都用Trino指代Presto或者Trino）
在不考虑高成本升级数栖平台与Hive的方案下，为了解决开发人员验数等待时长问题。引入了快速查询引擎Trino。使用Trino过程中存在如下问题：
- 数栖平台中的HiveSQL无法直接在DBeaver 执行Trino SQL。
- 数栖平台的代码有平台变量、Hive SQL部分函数与Trino SQL（ANSI标准）不兼容。开发人员只能在Trino上验证部分没有SQL不兼容的代码，不能根本性覆盖95%以上的验数场景。
为了解决以上问题，考虑通过某种方案，实现数栖平台上执行的Hive SQL直接在Trino上执行。通过研究分析有一下思路：
- 方案1: 开发一个转换程序，直接将Hive SQL转换为兼容的Trino SQL。
- 方案2: 在Trino中通过UDF实现Hive中特有的函数。
- 方案3: 研发或者引入执行代理引擎，支持直接运行Hive SQL/Trino SQL，实现执行引擎无感知，自动路由并翻译SQL到后端执行引擎。
方案一：转换Hive SQL为Trino SQL
将hive SQL转换为Trino SQL有三种思路：
- 思路1-文本替换：梳理Trino中不支持的Hive特有函数清单并分类，通过正则表达式匹配Hive特有函数，并按Trino语法改写。如果遇到不能改写的Hive函数，则自定义UDF。
- 思路2-SQL解析：利用SQL parser解析Hive SQL语法，将Hive特有函数识别并按Trino语法改写。如果遇到不能改写的Hive函数，则自定义UDF。
- 思路3-SQL解析并自动生成Trino SQL：读取Hive SQL，按Hive SQL AST语法解析，并按Trino语法生成Trino SQL。
其中，思路1、思路2中描述方法，比较繁琐且功能定制化，自定义UDF要求也较高。思路3是一种通用的Hive SQL翻译、转换思路。通过调研，Linkedin的开源项目https://github.com/linkedin/coral实现了类似功能，可以参考该思路实现转换，测试Hive SQL转换的支持情况。
方案二：Trino UDF实现Hive函数
通过在Trino中实现UDF支持Hive特有函数的方案，需要做以下工作：
- 工作1: 梳理Trino中不支持的Hive特有函数清单并分类，或者整理工作中用到的Trino不支持的Hive特有函数。
- 工作2: 根据不支持的Hive特有函数清单，规划Trino中UDF的框架。
- 工作3: 编码、测试并加载UDF到Trino集群。
对于团队现状，该方案有以下问题：
- 工作量较大，与团队核心工作任务（数仓建模、业务提数）有较大偏差。
- 工作难度较大，团队成员大部分是SQL开发工程师。而UDF开发要求java能力和编程及算法能力。
基于该思路，检索了Github。发现了以下工程：https://github.com/qubole/presto-udfs。该工程在Presto中实现了Hive的：日期-时间函数、数据函数、字符串处理函数，可以验证方法的支持情况。
方案三：代理执行引擎
代理执行引擎的总体思路：** 提供统一的执行SQL的执行引擎代理，代理自动识别SQL语法，并按SQL语法自动路由到相应的执行引擎。也可以根据配置选择，自动翻译为指定执行引擎的SQL代码**。
代理执行引擎实现难度较大，如果不是做平台的企业较难有成本和耐心支撑这样的工作。
OPPO有介绍类似的工作：https://zhuanlan.zhihu.com/p/96155124。
这篇文章（http://www.jackywoo.cn/transform-presto-sql-to-hive-dialect/）中也提到类似的思路。
当然也有一种互联网企业，如美团、网易、唯品会、滴滴等实现了类似的代理执行引擎。有兴趣的朋友，可以参考学习。
总结
本文简单分析了工作中Hive SQL转Trino SQL的应用场景，并根据个人的理解，提出了三种实现方案。通过初步的调研分析，计划基于LinkedIn的coral以及第三方库https://github.com/qubole/presto-udfs验证Hive SQL转Trino SQL的效果。后续文章将陆续分享验证结果。敬请期待哦。
对于文中任何疑问,欢迎加微信讨论DawSongZhao：
参考文献
- https://prestodb.io/docs/0.208/migration/from-hive.html
- https://docs.qubole.com/en/latest/admin-guide/engine-admin/presto-admin/migrate-from-hive.html
- https://github.com/linkedin/coral
- https://github.com/pPanda-beta/presto-utils/tree/master/prestosql-hive-converter
- https://github.com/prestodb/presto/issues/13287
- https://engineering.linkedin.com/blog/2020/coral
- https://engineering.linkedin.com/blog/2017/11/dali-views–functions-as-a-service-for-big-data
- https://engineering.linkedin.com/blog/2018/11/using-translatable-portable-UDFs
- https://blog.csdn.net/weixin_44112790/article/details/119840317
- https://prestodb.io/docs/0.208/migration/from-hive.html
- https://docs.qubole.com/en/latest/admin-guide/engine-admin/presto-admin/migrate-from-hive.html
- https://github.com/qubole/presto-udfs
- http://www.jackywoo.cn/transform-presto-sql-to-hive-dialect/
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/96155124