Hive EXPLAIN 执行计划解析

EXPLAIN 语法

Hive提供了一个EXPLAIN命令，用于显示查询的执行计划。该语句的语法如下：

EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] query 

在EXPLAIN语句中使用EXTENDED会提供关于计划中运算符的额外信息。这通常是物理信息，如文件名。
Hive查询会转换为一系列（更像是有向无环图）阶段。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。解释输出分为三个部分：

• 查询的抽象语法树
• 计划中不同阶段之间的依赖关系
• 每个阶段的描述

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。元数据可能包括FilterOperator的过滤表达式、SelectOperator的选择表达式或FileSinkOperator的输出文件名等内容。

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EXPLAIN 示例：

EXPLAIN
INSERT OVERWRITE TABLE dest_g1
SELECT src.key, sum(substr(src.value, 4))
FROM src
GROUP BY src.key;

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。输出结果包含以下两部分：依赖图和每个阶段的计划

//依赖图
STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-1 is a root stage
  Stage-2 depends on stages: Stage-1
  Stage-0 depends on stages: Stage-2
//这显示了Stage-1是根阶段，Stage-2在Stage-1完成后执行，Stage-0在Stage-2完成后执行。

//每个阶段的计划
STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Alias -> Map Operator Tree:
        src
            Reduce Output Operator
              key expressions:
                    expr: key
                    type: string
              sort order: +
              Map-reduce partition columns:
                    expr: rand()
                    type: double
              tag: -1
              value expressions:
                    expr: substr(value, 4)
                    type: string
      Reduce Operator Tree:
        Group By Operator
          aggregations:
                expr: sum(UDFToDouble(VALUE.0))
          keys:
                expr: KEY.0
                type: string
          mode: partial1
          File Output Operator
            compressed: false
            table:
                input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                output format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileOutputFormat
                name: binary_table
 
  Stage: Stage-2
    Map Reduce
      Alias -> Map Operator Tree:
        /tmp/hive-zshao/67494501/106593589.10001
          Reduce Output Operator
            key expressions:
                  expr: 0
                  type: string
            sort order: +
            Map-reduce partition columns:
                  expr: 0
                  type: string
            tag: -1
            value expressions:
                  expr: 1
                  type: double
      Reduce Operator Tree:
        Group By Operator
          aggregations:
                expr: sum(VALUE.0)
          keys:
                expr: KEY.0
                type: string
          mode: final
          Select Operator
            expressions:
                  expr: 0
                  type: string
                  expr: 1
                  type: double
            Select Operator
              expressions:
                    expr: UDFToInteger(0)
                    type: int
                    expr: 1
                    type: double
              File Output Operator
                compressed: false
                table:
                    input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
                    output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.IgnoreKeyTextOutputFormat
                    serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.dynamic_type.DynamicSerDe
                    name: dest_g1
 
  Stage: Stage-0
    Move Operator
      tables:
            replace: true
            table:
                input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat
                output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.IgnoreKeyTextOutputFormat
                serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.dynamic_type.DynamicSerDe
                name: dest_g1

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）。Stage-0基本上将结果从临时目录移动到与表dest_g1对应的目录。
排序顺序表示在排序中使用的键表达式的列数。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。

一个map/reduce阶段本身有两部分：
从表别名到Map Operator Tree的映射 - 这个映射告诉mapper应调用哪个操作树来处理特定表或先前map/reduce阶段结果的行。在上面的示例中，Stage-1中src表的行由Reduce Output Operator根的操作树处理。类似地，在Stage-2中，Stage-1结果的行由另一个Reduce Output Operator根的操作树处理。这些Reduce Output Operator根据元数据的标准将数据分区到reducer。
Reduce Operator Tree - 这是处理map/reduce作业的reducer上的所有行的操作树。例如，在Stage-1中，Reducer Operator Tree执行部分聚合，而Stage-2中的Reducer Operator Tree从Stage-1中拿到计算的部分聚合后计算最终聚合。

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