我们都知道执行的hive sql是需要编译成MapReduce任务去执行的,那是如何编译的呢,可以分为六个阶段:
- Antlr定义SQL的语法规则,完成SQL词法、语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree
- 遍历AST Tree,抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
- 遍历QueryBlock,翻译为执行操作树OperatorTree
- 逻辑层优化器进行OperatorTree变换,合并不必要的ReduceSinkOperator,减少shuffle数据量
- 遍历OperatorTree,翻译为MapReduce任务
- 物理层优化器进行MapReduce任务的变换,生成最终的执行计划
通过六个阶段得到了执行计划,通过执行计划我们可以清楚的知道,sql的执行顺序以及执行过程,这样有助于我们对底层的理解以及对代码的优化,提高执行效率
下面我们来看看怎么查看执行计划:
语法:
EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] query
查看执行计划的关键词为:EXPLAIN
官方文档上也有详细的描述:
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain
我们来看一个简单的例子:
hive> explain select * from test.test8;
OK
STAGE DEPENDENCIES:
Stage-0 is a root stage
STAGE PLANS:
Stage: Stage-0
Fetch Operator
limit: -1
Processor Tree:
TableScan
alias: test8
Statistics: Num rows: 1 Data size: 38 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Select Operator
expressions: user_id (type: int), name (type: string), address (type: string)
outputColumnNames: _col0, _col1, _col2
Statistics: Num rows: 1 Data size: 38 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
ListSink
Time taken: 0.791 seconds, Fetched: 17 row(s)
执行计划第一部分:
STAGE DEPENDENCIES,各stage之间的依赖关系,就是执行的顺序
STAGE DEPENDENCIES:
Stage-0 is a root stage
执行计划第二部分:
STAGE PLANS,详细的执行计划
这里只有一步,没有依赖的操作,比较简单
STAGE PLANS:
Stage: Stage-0
抓取数据操作,没有limit限制
Fetch Operator
limit: -1
表扫描,表别名为test8
TableScan
alias: test8
需要查询的字段,user_id 、name 、address以及字段类型
Select Operator
expressions: user_id (type: int), name (type: string), address (type: string)
输出字段
outputColumnNames: _col0, _col1, _col2
如果是MR任务的话,
分为 Map Operator Tree和Reduce Operator Tree,如果中间有过滤操作的话,Filter Operator,聚合操作Group By Operator,join操作Join Operator等等。
下面我们来看几个复杂一点的例子:
聚合操作:
hive> explain select
> apptypeid,
> uid,
> srcqid,
> os,
> isnewuser,
> SUM(pv) AS pv,
> dt
> FROM dw_center.dwb_open_srcqid_os_ver_user
> where dt='20210727'
>