Hive带non-parttiion-filter的query自动转化为local FetchTask问题

如下参数设置为minimal/more之后，对于普通的select（和其他一些cases），task会转化为local的FetchTask直接拉数，不会走mapreduce。

set hive.fetch.task.conversion=minimal; set hive.fetch.task.conversion.threshold=10000000;

但对于一个partition是p_date和p_hourmin的table，如下语句依旧转化成了一个FetchTask（bin/hive执行下面SQL后会发现在打本地log，而不是启动mr job）：

select * from tbl where user_id=123 and p_date='20180501' and p_hourmin = '19' limit 10;

但上述语句的问题在于，这个partition对应的大小是2T，转换为FetchTask肯定是不合理的。

debug思路： 

1. 跟到源代码对应位置，在所有执行分支入口打log，复现问题发生时的代码走势

2. 在有问题的分支方法入口，将参数serialize到本地文件，构造问题复现环境

经过上述两步后，发现在SimpleFetchOptimizer里data.hasOnlyPruningFilter()返回的true，所以也没有走到后面的代码片段，用hive.fetch.task.conversion.threshold做判断。

继续深入看hasOnlyPruningFilter是谁写入的，发现在PartitionPruner.onlyContainsPartnCols()里，有对当前SQL filter项的判断，继续打印日志，发现上面SQL对应的expression string是"[(null and (p_date = '20180501') and (p_hourmin = '19'))]", 相当于将non-partition field变为了null传入进来，但在逻辑上并没有对null做判断。

在方法中添加如下逻辑后（即：如果有null存在，则一定为non-partition field filter, 则onlyContainsPartnCols应该返回false），上述SQL会去执行MR job，问题解决。

if(StringUtils.isEmpty(expr.getExprString()) || StringUtils.equalsIgnoreCase(expr.getExprString(), "null"))  {

  return false;

}

P.S. Hive: 0.23