Hive----查询执行计划(explain)和分析表数据(ANALYZE)

最新推荐文章于 2025-04-21 20:04:40 发布
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分类专栏： Hive实战 文章标签： Hive explain ANALYZE
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本文介绍了在Hive中如何使用EXPLAIN来查看查询的执行计划，以及如何通过ANALYZE TABLE命令收集和计算表的统计信息，以优化查询性能。

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

explain
-----------------
该命令可以返回hive的查询执行计划。不需要执行查询。
查询计划包含三个部分,
1.AST
Abstract syntax tree (AST).抽象语法树。通过ANTLR类库生成。
2.Stage dependencies:
阶段依赖。
用来执行查询的依赖列表。
3.Stage plans
阶段计划。
ANALYZE
-----------------
分析表数据。用于执行计划选择的参考。
先执行分析命令，再通过DESCRIBE查看统计的结果。
//统计表

最低0.47元/天 解锁文章
数仓工具—Hive进阶之Statistics与Analyze Table命令(20)
08-16 4万+
主要介绍了统计信息(表/分区)的用途，以及统计信息如何收集，当然最主要的还是给hive 优化器使用。
如何通过 EXPLAIN 命令分析 Hive 查询的执行计划
2401_83088008的博客
03-16 804
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。
[一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
tony的专栏
05-06 2925
类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。 表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 14.1 新表的统计信息 对于一个新创建的表，默认情况下，如果通过INSERT OVERWRITE的方式插入数据，那么Hive会自动将该表或分区的统计
【MySQL】没用过MySQL中的EXPLAIN语句？一篇搞懂！
最新发布
L1951381654的博客
04-21 663
EXPLAIN 它能帮助我们理解并找出。
hive 统计分析相关ANALYZE
zeng6325998的博客
04-09 1246
1.前言 本文大部分是对于官方问的那个的理解，小部分是自己的测试感受 官方文档地址 https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/StatsDev ANALYZE 这个命令接触的不多，今天专门研究学习下 2、目的 见名知意，它的目的就是为了统计和分析的作用，它将统计的信息存储到metastore中，后续再来查询的时候就不需要在执行查询计算，而...
Hive_Hive统计指令analyze table和 describe table
迎难而上
09-05 2521
analyze table和 describe table 一般是组合使用的，其中analyze table指令可以用于数据表的统计，并且是通过额外的任务对数据表的大小或者分区等进行统计。而describe table 则是将统计好的数据展示出来。官网对这块儿的介绍统计数据(如表或分区的行数和特定感兴趣的列的直方图)在许多方面都很重要。统计的一个关键用例是查询优化。统计数据作为优化器的成本函数的输入，以便它可以比较不同的计划并从中进行选择。统计数据有时可以满足用户查询的目的。
Hive SQL查询效率提升之Analyze方案的实施
谦蓦的博客
06-07 2864
0.简介 Analyze，分析表（也称为计算统计信息）是一种内置的Hive操作，可以执行该操作来收集表上的元数据信息。这可以极大的改善表上的查询时间，因为它收集构成表中数据的行计数，文件计数和文件大小（字节），并在执行之前将其提供给查询计划程序。 1.如何分析表？ 基础分析语句 ANALYZE TABLE my_database_name.my_table_name COMPUTE STAT...
hive语法--执行计划explain用法
weixin_43605446的博客
06-29 241
【代码】hive语法--执行计划explain用法。
Hive EXPLAIN 执行计划解析
qq_36382892的博客
04-28 903
阶段本身的描述显示了一系列运算符及与运算符相关的元数据。在本示例中有2个map/reduce阶段（Stage-1和Stage-2）和1个与文件系统相关的阶段（Stage-0）。这些阶段可以是map/reduce阶段，也可以是执行元数据存储库或文件系统操作（如移动和重命名）的阶段。这个SQL查询的作用是从表src中选择key字段，并对每个key对应的value字段进行截取后求和，然后将结果插入到目标表dest_g1中。每个“+”表示一个按升序排序的列，每个“-”表示一个按降序排序的列。
hive explain执行计划详解
一定要努力努力再努力的博客
04-11 1548
1、Hive提供的执行计划目前可以查看的信息有以下几种： explain：查看执行计划的基本信息； explain dependency：dependency在explain语句中使用会产生有关计划中输入的额外信息。它显示了输入的各种属性； explain authorization：查看SQL操作相关权限的信息； explain vectorization：查看SQL的向量化描述信息，显示为什么未对Map和Reduce进行矢量化。从 Hive 2.3.0 开始支持； explain analyze
Hive analyze命令解析
遥望......
02-06 3224
关于Hive analyze命令 1. 命令用法： 表与分区的状态信息统计 ANALYZE TABLE tablename [PARTITION(partcol1[=val1], partcol2[=val2], ...)] COMPUTE STATISTICS [noscan]; 列信息统计 ANALYZE TABLE tablename [PARTITION(partcol1[=val1], ...
Hive监控表的数据量，使用analyze
qq_43528451的博客
05-10 1879
Hive监控表的数据量，使用analyze 1、使用方式 analyze TABLE td.pt_pmart_ceo_FIN_TRSF_CTR_SITE_MAP partition (dt) COMPUTE STATISTICS noscan 工作中用到的统计一个表的数据量 # table_counts 查询出传入日期的表的数据量 table_counts=$(hive -e "analyze table ${DB_NAME}.${TABLE_NAME} partition(pt='${P_DATE}'
hive explain分析Hsql详解
sunxunyong的博客
07-01 835
HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划，可以帮助我们查看stage的依赖情况、排查数据倾斜、hive 调优等使用语法如下：explain 后面可以跟以下可选参数，注意：这几个可选参数不是 hive 每个版本都支持的。EXTENDED：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。这通常是物理信息，例如文件名。这些额外信息对我们用处不大CBO：输出由Calcite优化器生成的计划。CBO 从 hive 4.0.0 版本开始支持AST：输出查询的抽象语法树。
Hive ANALYZE NOSCAN
微步的博客
09-03 2545
参考官网：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/StatsDev 一、Hive分析统计语句如下： ANALYZE TABLE [db_name.]tablename [PARTITION(partcol1[=val1], partcol2[=val2], ...)]  -- (Note: Fully support qualified...
Hive（三）Hive元数据信息对应MySQL数据库表
weixin_42073629的博客
09-22 873
概述 Hive 的元数据信息通常存储在关系型数据库中，常用MySQL数据库作为元数据库管理。上一篇hive的安装也是将元数据信息存放在MySQL数据库中。 Hive的元数据信息在MySQL数据中有57张表 一、存储Hive版本的元数据表（VERSION） VERSION -- 查询版本信息 该表比较简单，但很重要。 VER_ID SCHEMA_VERSION VERSION_COMMENT ID主键 Hive版本 版本说明 1 2.3.0 ..
Hive之表类型解析
bigdodo的博客
04-07 715
Hive的表在HDFS里面体现都是文件 1、内部表 内部表示Hive中默认的表类型，表数据默认存储在warehouse目录下，即使我们使用load data的方式， Hive也会在数据拷贝在warehouse目录下，当我们创建内部表时，Hive会在warehouse下创建表名的目录存储数据文件， 同时会在metastore维护元数据信息，当我们删除表的时候，表的数据会删除，同时metastore中的元数据信息也会同时删除。 2、外部表 外部表在加载数据的时候，实际数据并不会移...
Hive调优利器之explain详解
u011250186的博客
05-11 1135
Hive调优利器之explain详解
对于analyze table使用
海鲨数据库架构师
05-08 7651
首先创建四个临时表t1,t2,t3,t4,和他们相对应的索引 复制内容到剪贴板 代码:create table t1 as select * from user_objects;create table t2 as select * from user_objects;create table t3 as select * from user_objects;create table t4 as
Hive的元数据表结构及统计分析Statistics
未来在这儿的专栏
01-27 1546
类似于Oracle，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等；
hive的执行计划和orcl的区别
03-21
<think>好的，我现在需要回答用户关于Hive和Oracle执行计划差异的问题。首先，我得回忆一下Hive和Oracle的基本架构和用途，以及执行计划的概念。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，主要用于处理大规模的数据，它使用HQL（类似SQL）进行查询，但底层会转换成MapReduce或Tez任务来执行。而Oracle是传统的关系型数据库，擅长处理事务性操作和复杂查询，优化器非常成熟。 执行计划是数据库系统用来执行查询的具体步骤和顺序。对于Hive来说，执行计划可能更偏向于分布式计算，比如生成多个Map和Reduce阶段，而Oracle的执行计划则会利用索引、表连接顺序优化等方法，更倾向于单机或共享存储架构下的优化。 接下来，我需要考虑两者的优化器差异。Hive早期版本使用的是基于规则的优化器，后来引入了基于成本的优化器（CBO），但可能在复杂查询中优化能力有限。而Oracle的CBO非常先进，能根据统计信息选择最优路径。 数据存储方式的不同也会影响执行计划。Hive数据通常存储在HDFS上，列式存储如ORC或Parquet，而Oracle使用行存储和块结构，支持多种索引类型。这可能导致Hive的执行计划更注重数据扫描和分布式处理，而Oracle更注重索引查找和高效连接。 资源管理方面，Hive依赖于YARN进行资源调度，执行计划需要考虑集群资源，而Oracle有自己的内存和CPU管理机制，执行计划优化更侧重于本地资源利用。 还有延迟问题，Hive适合高延迟的批处理，执行计划可能更简单但步骤多；Oracle追求低延迟，执行计划复杂但高效。此外，Hive的执行计划可能更显式地展示MapReduce阶段，而Oracle的执行计划会展示更多的操作符和索引使用。 需要引用相关资料来支持这些观点，比如引用[1]提到Hive的行分隔符由Hadoop决定，说明Hive底层依赖Hadoop，而Oracle没有这种限制。引用[4]提到Hadoop的核心组件，包括HDFS和MapReduce，说明Hive的执行计划与这些组件紧密相关。引用[3]比较了Spark和Hadoop的性能，间接说明Hive执行计划可能不如传统数据库高效。 最后，生成相关问题时要涵盖优化器、性能调优、适用场景等方面，帮助用户进一步了解两者的区别和应用。</think>### Hive与Oracle执行计划差异分析 #### 1. **底层架构差异** Hive基于Hadoop生态系统构建，执行计划通常涉及**分布式计算框架**（如MapReduce、Tez或Spark），需要将HQL查询转换为多个阶段的任务。例如，一个简单的`JOIN`操作可能被拆分为Map阶段的数据分片和Reduce阶段的合并[^4]。 Oracle则基于**共享存储架构**（如RAC），其执行计划直接在数据库引擎中生成，通过B树索引、哈希连接等传统关系型数据库技术优化查询路径。 #### 2. **优化器类型** - **Hive**：早期依赖**基于规则的优化器（RBO）**，如`JOIN`顺序固定为表在查询中的书写顺序。从Hive 0.14开始支持**基于成本的优化器（CBO）**，但需依赖统计信息（如`ANALYZE TABLE`）且功能有限。 - **Oracle**：使用成熟的**基于成本的优化器（CBO）**，通过表统计信息、索引选择性和系统资源动态选择最优执行路径，支持复杂的子查询展开和物化视图重写。 #### 3. **执行计划表现形式** - **Hive**：通过`EXPLAIN`命令输出**分阶段的任务描述**，例如： ```sql EXPLAIN SELECT * FROM table_a JOIN table_b ON a.id = b.id; ``` 结果可能显示多个`Map Operator`和`Reduce Operator`，明确展示数据分片、Shuffle过程。 - **Oracle**：使用`EXPLAIN PLAN FOR`生成**树形结构执行计划**，包含操作符（如`INDEX RANGE SCAN`、`HASH JOIN`）、预估行数（`ROWS`）和成本（`COST`）。 #### 4. **数据扫描与索引使用** - **Hive**：默认执行**全表扫描**（尤其针对HDFS上的列式存储文件如ORC/Parquet），通过分区和分桶减少I/O量。仅支持有限的索引（如Hive 3.0的物化视图索引）。 - **Oracle**：优先使用**索引扫描**（B树、位图索引等），通过`INDEX FAST FULL SCAN`或`INDEX RANGE SCAN`快速定位数据，减少磁盘读取量。 #### 5. **资源管理与并行度** - **Hive**：依赖YARN进行资源分配，执行计划中可通过参数（如`set tez.grouping.max-size=512m`）控制任务并行度，但优化受集群负载影响较大[^3]。 - **Oracle**：通过`PARALLEL`提示或自动并行度调整（根据CPU和I/O资源），在共享存储架构中实现多节点协同计算。 #### 6. **典型场景对比** | **场景** | **Hive执行计划** | **Oracle执行计划** | |------------------|------------------------------------------|----------------------------------------| | 全表聚合查询 | 触发MapReduce任务，多阶段Shuffle | 全表扫描+哈希聚合，可能利用分区裁剪 | | 多表JOIN | 转换为Map-Side或Reduce-Side JOIN | 嵌套循环/哈希连接，优先使用索引 | | 子查询优化 | 可能生成多个临时中间表 | 子查询展开或转换为半连接 | --- ###
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