Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用SQL语言来查询数据，并在Hadoop集群上的MapReduce程序中执行这些查询。在Hive中，查询分为两种类型：MapReduce查询和Fetch查询。
MapReduce查询是在Hadoop集群上执行的查询，这种查询使用MapReduce框架来处理HDFS上存储的大型数据集。MapReduce查询通常用于涉及大量数据的复杂运算。
Fetch查询是在数据节点上执行的查询，这种查询不涉及MapReduce作业，一般用于查询小型数据集或处理简单查询。
在Hive中，如果执行查询的结果集足够小，Hive会自动将查询转换为Fetch查询，不使用MapReduce作业。这种情况下，Hive会使用Fetch task来处理查询。
Fetch task是一个运行在数据节点上的本地任务，它会扫描Hive表或临时表中的数据，然后将相应的结果集返回给Hive服务器。由于Fetch task不涉及MapReduce作业，因此它可以快速处理数据查询，并允许Hive服务器更快地返回查询结果。
当使用Fetch task处理查询时，Hive会自动调整查询执行计划，以便最大限度地利用Fetch task。例如，Hive会选择更适合Fetch任务的执行引擎，这样就能充分利用Fetch task的速度优势。
值得注意的是，启用Fetch task有助于提高Hive查询的性能，但仅适用于查询结果集较小的情况。对于需要处理大型数据集的复杂运算，Hive仍然需要使用MapReduce框架来实现。
总之，在Hive中，如果查询的结果集很小，Hive会自动将查询转换为Fetch查询，并使用Fetch task来处理查询。这种方式能够加速查询，并提高查询的性能，但不推荐在大规模查询中使用Fetch task。
