Hive sql 执行计划实例1

最新推荐文章于 2025-03-16 21:58:09 发布
最新推荐文章于 2025-03-16 21:58:09 发布
阅读量602 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Hive 分布式数据仓库
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shenxiaoming77/article/details/49475105
本文解析了一条Hive SQL语句的执行计划，该语句用于从hot_news表中选择并按news_id排序后的前15条记录。执行计划包括了Stage依赖、MapReduce操作及各阶段的详细步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

hive>explain select news_id from hot_news order by news_id limit 15;     


该sql的执行计划如下：


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: hot_news
            Statistics: Num rows: 5536 Data size: 553707 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: news_id (type: string)
              outputColumnNames: _col0
              Statistics: Num rows: 5536 Data size: 553707 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Reduce Output Operator
                key expressions: _col0 (type: string)
                sort order: +

                Statistics: Num rows: 5536 Data size: 553707 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE


      Reduce Operator Tree:
        Select Operator
          expressions: KEY.reducesinkkey0 (type: string)
          outputColumnNames: _col0
          Statistics: Num rows: 5536 Data size: 553707 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          Limit
            Number of rows: 15
            Statistics: Num rows: 15 Data size: 1500 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            File Output Operator
              compressed: false
              Statistics: Num rows: 15 Data size: 1500 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: 15
      Processor Tree:
        ListSink
聊一聊hive sql 执行计划
data_man_online的博客
07-31 1294
●keyexpressions/valueexpressionsMapReduce计算引擎，在Map阶段和Reduce阶段输出的都是键-值对的形式，这里keyexpression和valueexpressions分别描述的就是Map阶段输出的键（key）和值（value）所用的数据列。为什么会出现这种情况？向量化模式是Hive的一个特性，在没有引入向量化的执行模式之前，一般的查询操作一次只处理一行，在向量化查询执行时通过一次处理1024行的块来简化系统底层操作，提高了数据的处理性能。......
Hive SQL 执行计划
日常分享数据分析开发、编程语言内容
02-23 1349
Hive SQL 执行计划
Hive中的SQL执行计划--几乎所有的SQL都有
weixin_30867015的博客
11-24 295
explain SQL 会解释SQL的执行过程 转载于:https://www.cnblogs.com/zuizui1204/p/7889532.html
Hive实验5：查看Hql执行计划及关键步骤说明
heroicpoem的专栏
09-04 6049
1、查看执行计划方法 语法：explain [extended] Hiveql; /*例子：*/ explain select count(distinct mobilename) from testtab_small; 2、执行计划基本要素 主要步骤及依赖关系，从上到下 各主要步骤关键信息，包括： 关键信息 关键字 说明 Map或reduce操作 Map Operator...
Hive SQL的编译过程
美团技术团队
02-12 2822
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用。美团数据仓库也是基于Hive搭建，每天执行近万次的Hive ETL计算流程，负责每天数百GB的数据存储和分析。Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键。 在几次升级Hive的过程中，我们遇到了一些大大小小的问题。通过向社区的咨询和自己的努力，在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduc...
HiveSQL执行计划查看(EXPLAIN)
weixin_45017098的博客
04-30 3364
HiveSQL执行计划是指查询语句的执行过程，包括查询语句的优化、查询计划生成和查询执行。通过EXPLAIN命令，我们可以查看查询语句的执行计划，找到性能瓶颈和优化方案，调试查询语句，加深对查询过程的理解。在实际使用中，我们可以根据需要选择不同的参数来获取不同的执行计划信息。
HiveSQL执行计划详解.pdf
04-10
### HiveSQL执行计划详解 #### 一、前言 在大数据处理领域，Hive作为一款广泛使用的数据仓库工具，提供了高效的数据查询与分析能力。为了更深入地理解HiveSQL的执行过程，掌握其执行计划变得尤为重要。执行计划是...
hive sql执行优化策略集合
qq_24022561的博客
06-11 1028
mapred.min.split.size.per.node和mapred.min.split.size.per.rack含义是单节点和单机架上的最小split大小。set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000 （默认1000）表示每个maper或reducer可以允许创建的最大动态分区个数，可以设置大一些，主要看表分区有多少个，超出则会报错。3、mapper数量调整：一般来讲，如果输入文件是少量大文件，就减少mapper数；
Hive执行计划之只有map阶段SQL性能分析和解读
鲁边的博客
06-13 754
这种只含map的操作，如果文件大小控制在合适的情况下，都将只有本地操作，其执行非常高效，运行效率完全不输于在计算引擎Tez和Spark上运行。
如何通过 EXPLAIN 命令分析 Hive 查询的执行计划
2401_83088008的博客
03-16 879
常规检查流程使用EXPLAIN查看执行计划。关注 Stage 依赖与资源消耗。结合验证输入数据。优化方向减少数据扫描：利用分区、分桶、索引。避免全量 Shuffle：优先使用 MapJoin 或 Bucket Join。参数调优：合理配置内存、并行度等。持续监控通过（Hive 2.2+）获取实际执行统计信息，动态调整策略。通过掌握EXPLAIN命令的用法，开发者可以深入理解 Hive 查询的内部机制，从而系统性地提升性能。
万字长文详解HiveSQL执行计划
eli的博客
09-08 1009
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。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。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 SQL解析/执行计划生成流程分析
热门推荐
Royce Wang专栏
06-18 1万+
Hive SQL解析/执行计划生成流程分析 近在研究Impala，还是先回顾下Hive的SQL执行流程吧。 Hive有三种用户接口： cli (Command line interface) bin/hive或bin/hive –service cli 命令行方式（默认） hive-server/hive-server2 bin/h
大数据框架Hive——使用hive—sql心得体会，查看sql执行计划，聚和函数使用注意事项
蚂蚁
07-08 1710
最近在使用hive进行数据处理 因为hive使用的语句sql语句与mysql中基本类似 但是还有很多不同的小点，也就是坑，需要注意 sql语句的执行顺序 在mysql中，sql语句的执行顺序是这样的 from where group by hiving order by select limit 这个顺序有什么意义呢？ 要知道，在mysql的早期版本时，hiving中是无法使用se...
hive sql执行计划
lpxuan151009的专栏
07-29 1万+
hive sql执行计划
hive高阶1--sql和hive语句执行顺序、explain查看执行计划、group by生成MR
weixin_30498921的博客
06-02 1360
hive语句执行顺序 msyql语句执行顺序 代码写的顺序： select ... from... where.... group by... having... order by.. 或者 from ... select ... 代码的执行顺序： from... where...group by... having.... select ... orde...
hive执行计划解析
君永夜
04-20 2996
文章目录1.hive执行流程的重要性2.解析sql执行计划流程2.1 大数据两类sql框架2.2 解析sql执行计划流程详解3.sql执行计划映射MR流程3.1过滤类查询sql3.2分组聚合类查询sql3.3join类查询sql4. 执行计划优化 1.hive执行流程的重要性 1）当sql任务非常慢时，就需要分析它的执行流程 2）常见的面试中，问对hive的理解？回答只是写sql，这个是很片面的...
hive explain 执行计划详解看懂执行过程
liuya19921123的博客
10-01 4473
HIVE简介 讲explain之前，先了解大家常说的用hive查询取数和etl的过程，但是在讲hive查询取数过程，又得先了解大家又常说的hadoop集群到底是干什么的？ 一句话概括：Hadoop就是存储海量数据和分析海量数据的工具。 Hadoop是由java语言编写的，在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。 HDFS是一个分布式文件系统：引入存放文件元数据信息的服务器Namenode和实际存放数据的服务器Datanode，对数据进
获取hivesql的执行计划使用java代码
最新发布
06-10
在 Java 中获取 Hive SQL 的执行计划，可以通过 JDBC 连接 Hive 并发送 `EXPLAIN` 命令来实现。Hive 支持通过 `EXPLAIN` 关键字查看 SQL 查询的执行计划。 以下是一个完整的 Java 示例代码，展示如何通过 JDBC 获取 Hive SQL 的执行计划： ```java import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; public class HiveExecutionPlan { public static void main(String[] args) { // Hive JDBC URL, 替换为你的Hive服务器地址和端口 String jdbcUrl = "jdbc:hive2://<hive-server-host>:<port>/default"; String username = ""; // Hive 不需要用户名 String password = ""; // Hive 不需要密码 // 要解释的SQL查询 String sqlQuery = "SELECT * FROM your_table WHERE id = 1"; String explainQuery = "EXPLAIN " + sqlQuery; Connection connection = null; Statement statement = null; ResultSet resultSet = null; try { // 加载Hive JDBC驱动 Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); // 建立连接 connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password); // 创建Statement对象 statement = connection.createStatement(); // 执行EXPLAIN查询 resultSet = statement.executeQuery(explainQuery); // 输出执行计划 System.out.println("Hive SQL Execution Plan:"); while (resultSet.next()) { System.out.println(resultSet.getString(1)); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { // 关闭资源 try { if (resultSet != null) resultSet.close(); if (statement != null) statement.close(); if (connection != null) connection.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } } ``` ### 上述代码中： 1. **JDBC URL**: 需要替换 `<hive-server-host>` 和 `<port>` 为实际的 Hive Server 地址和端口。 2. **EXPLAIN 命令**: 使用 `EXPLAIN` 来获取 SQL 查询的执行计划。 3. **ResultSet**: 结果集包含了执行计划的详细信息。 --- ### 代码解释： 1. **加载驱动**: ```java Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); ``` 这行代码用于加载 Hive JDBC 驱动程序。确保项目中已经添加了 Hive JDBC 依赖（如 Maven 依赖）。 2. **建立连接**: ```java connection = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, username, password); ``` 使用 `DriverManager.getConnection` 方法连接到 Hive Server。 3. **执行 EXPLAIN 查询**: ```java resultSet = statement.executeQuery(explainQuery); ``` 将 SQL 查询包装成 `EXPLAIN` 查询，并通过 JDBC 执行。 4. **输出执行计划**: ```java while (resultSet.next()) { System.out.println(resultSet.getString(1)); } ``` 遍历结果集并打印每行的执行计划。 --- ### 注意事项： 1. **依赖配置**: 确保项目中包含 Hive JDBC 的依赖。如果是 Maven 项目，可以在 `pom.xml` 中添加以下依赖： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-jdbc</artifactId> <version>3.1.2</version> <!-- 根据实际情况选择版本 --> </dependency> ``` 2. **Hive Server 配置**: 确保 Hive Server 已经启动并且可以被远程访问。 3. **权限问题**: 如果遇到权限问题，请检查用户是否有足够的权限执行 `EXPLAIN` 命令。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值