在使用Hive的時候，有時候只是想取表中某個分區的前幾條的記錄看下數據格式，比如一個很常用的查詢：
select * from foo where partition_column=bar limit 10;
Hive命令都要轉換為MapReduce任務去執行，但是因為啟動MapReduce需要消耗資源，然後速度還很慢（相比較於直接從本地文件中讀取而言），所以Hive對於查詢做了優化，對於某些查詢可以不啟動MapReduce任務的就儘量不去啟動MapReduce任務，而是直接從本地文件讀取。這種對數據基本沒什麼要求，隨便來點就行，既然如此為什麼不直接讀取本地存儲的數據作為結果集呢。
fetch task就是不啟動MapReduce，直接讀取本地文件輸出結果。
Hive有3個參數控制Fetch task, 對應2個優化器（優化那篇文章說了）
hive.fetch.task.conversion
hive.fetch.task.conversion.threshold
hive.fetch.task.aggr
對應優化器為SimpleFetchOptimizer和SimpleFetchAggregation
hive.fetch.task.conversion：這個屬性有三個可選的值：
none：關閉fetch task優化
minimal：只在select *、使用分區列過濾、帶有limit的語句上進行優化
more：在minimal的基礎上更加強大了，select不僅僅可以是*，還可以單獨選擇幾列，並且filter也不再局限於分區欄位，同時支持虛擬列（別名）
對於查詢所有列的情況，會使用fetch task：
如果是查詢部分列呢？
嘗試將hive.fetch.task.conversion設置為none，再查詢：
啟動了MapReduce任務。
hive.fetch.task.conversion.threshold：
在輸入大小為多少以內的時候fetch task生效，默認1073741824 byte = 1G。
hive.fetch.task.aggr：
對於沒有group by的聚合查詢，比如select count(*) from src，這種最終都會在一個reduce中執行，像這種查詢，可以把這個置為true將將其轉換為fetch task，這可能會節約一些時間。
對應優化器：SimpleFetchAggregation
總結!
hive源碼已經看了快一個月了，這種應該就能看完了。