看懂Hive的执行计划

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#hive #执行计划 #性能优化 #调优

官方文档
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain

关于Hive执行计划简述

一般执行计划有两个部分：
stage dependencies 各个stage之间的依赖性
stage plan 各个stage的执行计划

一个stage并不一定是一个MR，有可能是Fetch Operator，也有可能是Move Operator。

一个MR的执行计划分为两个部分：
Map Operator Tree MAP端的执行计划
Reduce Operator Tree Reduce端的执行计划

一些常见的Operator：
TableScan 读取数据，常见的属性 alias

Select Operator 选取操作
Group By Operator 分组聚合， 常见的属性 aggregations、mode ， 当没有keys属性时只有一个分组。
Reduce Output Operator 输出结果给Reduce , 常见的属性 sort order
Fetch Operator 客户端获取数据 ， 常见属性 limit

常见的属性的取值及含义：
aggregations 用在Group By Operator中
count()计数

mode 用在Group By Operator中
hash 待定
mergepartial 合并部分聚合结果
final

sort order 用于Reduce Output Operator中
+ 正序排序
不排序
++按两列正序排序，如果有两列
+- 正反排序，如果有两列
-反向排序
如此类推

下面是一些典型的操作的执行计划

先看一个简单的执行计划

hive> explain select count(*) from t_data1 ;

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1
#说明stage之间的依赖性

STAGE PLANS:  #各个stage的执行计划
  Stage: Stage-1
    Map Reduce  #这个stage是一个MR
      Map Operator Tree:  #Map阶段的操作树
          TableScan  #扫描表，获取数据
            alias: t_data1  扫描的表别名
            Statistics: Num rows: 1 Data size: 43835224 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
            Select Operator  #选取操作
              Statistics: Num rows: 1 Data size: 43835224 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
              Group By Operator   #分组聚合操作，不指定Key，只有一个分组
                aggregations: count()  聚合操作
                mode: hash    模式？    
                outputColumnNames: _col0  输出列名
                Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
                Reduce Output Operator   #输出结果给Reduce
                  sort order:         #不排序
                  Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
                  value expressions: _col0 (type: bigint)   #value表达式
      Reduce Operator Tree:   #Reduce的操作树
        Group By Operator    #分组聚合操作
          aggregations: count(VALUE._col0)   聚合操作
          mode: mergepartial      合并各个map所贡献的各部分
          outputColumnNames: _col0
          Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
          File Output Operator   #文件输出操作
            compressed: false    不压缩
            Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: COMPLETE
            table:
                input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
                output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
                serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

  Stage: Stage-0   #依赖于Stage1的stage0
    Fetch Operator  #获取数据操作
      limit: -1     #不限定
      Processor Tree:  
        ListSink

这是一个简单的count(*)的执行计划

再来看一个count(distinct)的执行计划

hive> explain select count(distinct sid) from t_data1 ;

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: t_data1
            Statistics: Num rows: 5479403 Data size: 43835224 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: sid (type: bigint)  #选取SID
              outputColumnNames: sid
              Statistics: Num rows: 5479403 Data size: 43835224 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Group By Operator   #分组聚合操作
                aggregations: count(DISTINCT sid)  #聚合算子
                keys: sid (type: bigint)   #分组键
                mode: hash
                outputColumnNames: _col0, _col1
                Statistics: Num rows: 5479403 Data size: 43835224 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Reduce Output Operator  #输出到Reduce
                  key expressions: _col0 (type: bigint)  #键表达式
                  sort order: +     #正向排序
                  Statistics: Num rows: 5479403 Data size: 43835224 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
      Reduce Operator Tree:  
        Group By Operator   #分组聚合操作
          aggregations: count(DISTINCT KEY._col0:0._col0)
          mode: mergepartial   #合并各个部分聚合结果
          outputColumnNames: _col0
          Statistics: Num rows: 1 Data size: 16 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          File Output Operator
            compressed: false
            Statistics: Num rows: 1 Data size: 16 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            table:
                input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
                output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat
                serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

分组聚合的例子

explain select applove_date , count(*) from t_data1 group by applove_date ;

STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: t_data1
            Statistics: Num rows: 1095880 Data size: 43835224 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: applove_date (type: timestamp)
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Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的，看似不等价的SQL其实是等价的SQL。。explain，在查询语句的SQL前面加上关键字explain是查看执行计划的基本方法。学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！
hive中explain结果看不懂
09-24
<think> 我们正在讨论如何理解Hive中的EXPLAIN输出。根据引用内容，EXPLAIN是理解Hive如何将查询转换为MapReduce任务的关键工具。我们需要逐步解析EXPLAIN的输出，以便优化查询性能。 EXPLAIN的输出包含多个部分，每个部分都描述了查询执行计划的不同方面。主要部分包括： 1. 抽象语法树（Abstract Syntax Tree, AST）：Hive使用Antlr解析器将SQL转化为AST。 2. 阶段依赖图（Stage Dependencies）：显示各个阶段的依赖关系。 3. 阶段计划（Stage Plans）：每个阶段的详细执行计划，包括操作符树。 现在，我们详细解释EXPLAIN的输出： ### 1. 抽象语法树（AST） 在Hive中，使用`EXPLAIN EXTENDED`可以查看更详细的信息，包括AST。例如： ```sql EXPLAIN EXTENDED SELECT SUM(id) FROM my; ``` 输出中的`ABSTRACT SYNTAX TREE`部分展示了查询的语法树结构。每个节点以`TOK_`开头，表示不同的语法单元。例如： - `TOK_QUERY`：表示整个查询。 - `TOK_FROM`：表示FROM子句。 - `TOK_TABREF`：表示表引用。 - `TOK_INSERT`：表示插入操作（Hive将所有查询视为插入到某个目标，如临时文件）。 - `TOK_SELECT`：表示SELECT子句。 - `TOK_SELEXPR`：表示选择表达式。 - `TOK_FUNCTION`：表示函数调用。 AST帮助我们理解Hive如何解析SQL语句，但在优化和执行计划中，我们更关注后续部分。 ### 2. 阶段依赖图（Stage Dependencies） 这部分描述了执行计划中各个阶段的依赖关系。例如： ``` STAGE DEPENDENCIES: Stage-1 is a root stage Stage-0 depends on stages: Stage-1 ``` 这表示Stage-1是根阶段（即最先执行），Stage-0依赖于Stage-1（即Stage-1执行完后执行Stage-0）。 ### 3. 阶段计划（Stage Plans） 每个阶段都有一个详细的计划，描述了该阶段的操作。例如： ``` STAGE PLANS: Stage: Stage-1 Map Reduce Map Operator Tree: TableScan alias: my Statistics: Num rows: 100 Data size: 1000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE Select Operator expressions: id (type: int) outputColumnNames: id Group By Operator aggregations: sum(id) mode: hash ... Reduce Operator Tree: Group By Operator aggregations: sum(VALUE._col0) ... ``` - **TableScan**：扫描表，读取数据。 - **Select Operator**：选择列，可能进行一些过滤或转换。 - **Group By Operator**：进行聚合操作。在Map阶段可能是部分聚合（`mode: hash`），在Reduce阶段进行最终聚合。 - **Reduce Operator Tree**：Reduce阶段的操作，通常处理来自多个Map任务的输出。 ### 关键操作符解析 - **TableScan**：扫描表，显示表别名和统计信息（如行数、数据大小等）。 - **Select Operator**：投影操作，选择需要的列，并可能进行表达式计算。 - **Filter Operator**：过滤操作，根据条件过滤行。 - **Group By Operator**：聚合操作，如果包含聚合函数（如SUM）。 - **Reduce Output Operator**：Map任务的输出，包括键和值，用于Reduce阶段。 - **File Output Operator**：将结果写入文件。 ### 如何优化 通过EXPLAIN的输出，我们可以识别潜在的性能问题： - **数据倾斜**：如果某个Reduce任务处理的数据远多于其他任务，可能需要在Group By之前添加随机前缀进行分发。 - **全表扫描**：若没有使用分区或索引，导致扫描整个表，应考虑添加过滤条件或使用分区。 - **不必要的Shuffle**：如果阶段之间数据传输量大，考虑优化JOIN或聚合操作。 ### 示例分析 引用[4]中提到，两个不同的SQL语句（如使用不同表别名）可能生成相同的执行计划，说明Hive会自动优化[^4]。因此，通过EXPLAIN可以验证优化器是否按预期工作。 ### 总结步骤 1. 使用`EXPLAIN [EXTENDED]`命令查看查询计划。 2. 关注阶段依赖，确定执行顺序。 3. 分析每个阶段的Map和Reduce操作符树，了解具体操作。 4. 注意统计信息（如行数、数据大小），评估数据分布。 5. 根据执行计划优化查询，如添加分区、避免全表扫描等。 §§ 相关问题 §§ 1. Hive中如何解读`EXPLAIN EXTENDED`的输出与普通`EXPLAIN`的区别？ 2. 如何通过`EXPLAIN`的输出识别数据倾斜问题？ 3. Hive执行计划中的统计信息（如Num rows）是如何计算和使用的？ 4. 在Hive执行计划中，`Map Operator Tree`和`Reduce Operator Tree`分别代表什么？ 5. 如何利用`EXPLAIN`优化Hive的JOIN操作？ </think> ### 如何理解 Hive 中 EXPLAIN 的执行计划结果 Hive 的 `EXPLAIN` 命令是分析查询性能的核心工具，它能将 SQL 查询转化为可理解的执行计划。以下是解读执行计划的关键步骤和要素： --- #### 一、执行计划的核心结构 Hive 执行计划本质上是 **MapReduce 任务的逻辑表示**，主要包含三部分： 1. **抽象语法树 (AST)** Hive 首先将 SQL 解析成树状结构（TOK_前缀节点），展示查询的语法逻辑[^2]。 *示例：* ```sql (TOK_QUERY (TOK_FROM (TOK_TABREF my)) (TOK_SELECT (TOK_FUNCTION SUM (TOK_TABLE_OR_COL id))) ``` - `TOK_QUERY`：根节点表示整个查询 - `TOK_FROM`：数据来源 - `TOK_SELECT`：计算逻辑 2. **阶段依赖图 (Stage Dependencies)** 描述任务阶段的执行顺序和依赖关系[^1]： ``` Stage-1 (ROOT) Stage-2 (DEPENDS ON Stage-1) Stage-0 (DEPENDS ON Stage-2) ``` - `ROOT`：起始阶段 - `DEPENDS ON`：阶段依赖顺序 3. **操作符树 (Operator Tree)** 每个阶段的具体操作步骤，关键操作符： - **TableScan**：扫描表数据（显示表名和统计信息） - **FilterOperator**：WHERE 条件过滤 - **SelectOperator**：列投影（选择特定列） - **GroupByOperator**：GROUP BY 聚合 - **ReduceOutputOperator**：Shuffle 数据传输 - **FileOutputOperator**：结果输出 --- #### 二、关键解读技巧 1. **识别性能瓶颈** 关注耗时操作： - `TableScan` 显示全表扫描时需检查分区过滤 - 大表 `JOIN` 时出现 `ReduceOutputOperator` 可能需优化 - `GroupByOperator` 的 `mode: hash` 更高效，`mode: mergepartial` 需二次聚合 2. **分析数据流** 通过操作符顺序理解数据处理流程： ```sql Map Operator Tree: # Map阶段 TableScan → FilterOperator → SelectOperator → GroupByOperator Reduce Operator Tree: # Reduce阶段 GroupByOperator → FileOutputOperator ``` - Map 阶段负责数据过滤和预处理 - Reduce 阶段处理聚合和最终输出 3. **验证优化效果** 对比优化前后的执行计划： - 优化前：`FilterOperator` 在 `JOIN` 之后 → 低效 - 优化后：`FilterOperator` 在 `JOIN` 之前 → 高效（谓词下推）[^4] 4. **关注统计信息** 关键元数据： ```sql TableScan alias: users Statistics: Num rows: 1,000,000 # 行数 Data size: 256 MB # 数据大小 Basic stats: COMPLETE # 统计信息完整性 ``` - 数据量过大时需考虑分区或分桶 - `Basic stats: NONE` 表示需执行 `ANALYZE TABLE` --- #### 三、实战案例分析 **查询：** ```sql EXPLAIN SELECT dept, AVG(salary) FROM employees WHERE age > 30 GROUP BY dept; ``` **执行计划解读：** ``` STAGE DEPENDENCIES: Stage-1: Map Reduce # 核心计算阶段 Stage-0: Fetch # 结果输出阶段 Stage-1 Map Operator Tree: TableScan(employees) FilterOperator(age > 30) → 优先过滤数据 SelectOperator(dept, salary) → 投影所需列 GroupByOperator(keys: dept, aggrs: avg(salary)) Stage-1 Reduce Operator Tree: GroupByOperator(keys: dept, aggrs: avg(salary)) → 最终聚合 FileOutputOperator(format: Text) → 结果写入HDFS ``` - **优化点**： - 谓词下推 (`FilterOperator` 在扫描后立即执行) ✔️ - 两阶段聚合（Map 端预聚合 + Reduce 端最终聚合）✔️ --- #### 四、高级使用技巧 1. **扩展模式** `EXPLAIN EXTENDED` 显示更详细逻辑（如 AST 和表达式类型）[^2]： ```sql EXPLAIN EXTENDED SELECT ... ``` 2. **优化器验证** 检查 Cost-Based Optimizer (CBO) 决策： ```sql EXPLAIN CBO SELECT ... ``` 3. **资源分析** 结合 `EXPLAIN DEPENDENCY` 查看输入输出依赖： ```sql EXPLAIN DEPENDENCY SELECT ... ``` > **最佳实践**：定期使用 `EXPLAIN` 验证查询优化效果，重点关注数据扫描量、Shuffle 数据量和聚合方式[^1][^3]。 ---
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