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        Hive提供了explain命令来展示一个查询的执行计划，这个执行计划对于我们了解底层原理，Hive 调优，排查数据倾斜等很有帮助。

使用语法如下：

explain query;

在 hive cli 中输入以下命令(hive 2.3.7)：

explain select sum(id) from test1;

得到结果：

STAGE DEPENDENCIES:Stage-1 is a root stageStage-0 depends on stages: Stage-1STAGE PLANS:Stage: Stage-1Map ReduceMap Operator Tree:TableScanalias: test1Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONESelect Operatorexpressions: id (type: int)outputColumnNames: idStatistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEGroup By Operatoraggregations: sum(id)mode: hashoutputColumnNames: _col0Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEReduce Output Operatorsort order:Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEvalue expressions: _col0 (type: bigint)Reduce Operator Tree:Group By Operatoraggregations: sum(VALUE._col0)mode: mergepartialoutputColumnNames: _col0Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFile Output Operatorcompressed: falseStatistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEtable:input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormatoutput format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormatserde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDeStage: Stage-0Fetch Operatorlimit: -1Processor Tree:ListSink

我们将上述结果拆分看，先从最外层开始，包含两个大的部分：

1. stage dependencies：各个stage之间的依赖性

2. stage plan：各个stage的执行计划

先看第一部分 stage dependencies ，包含两个 stage，Stage-1 是根stage，说明这是开始的stage，Stage-0 依赖 Stage-1，Stage-1执行完成后执行Stage-0。

再看第二部分 stage plan，里面有一个 Map Reduce，一个MR的执行计划分为两个部分：

1. Map Operator Tree：MAP端的执行计划树

2. Reduce Operator Tree：Reduce端的执行计划树

这两个执行计划树里面包含这条sql语句的 operator：

1. TableScan：表扫描操作，map端第一个操作肯定是加载表，所以就是表扫描操作，常见的属性：

   • alias：表名称

   • Statistics：表统计信息，包含表中数据条数，数据大小等

2. Select Operator：选取操作，常见的属性 ：

   • expressions：需要的字段名称及字段类型

   • outputColumnNames：输出的列名称

   • Statistics：表统计信息，包含表中数据条数，数据大小等

3. Group By Operator：分组聚合操作，常见的属性：

   • aggregations：显示聚合函数信息

   • mode：聚合模式，值有 hash：随机聚合，就是hash partition；partial：局部聚合；final：最终聚合

   • keys：分组的字段，如果没有分组，则没有此字段

   • outputColumnNames：聚合之后输出列名

   • Statistics：表统计信息，包含分组聚合之后的数据条数，数据大小等

4. Reduce Output Operator：输出到reduce操作，常见属性：

   • sort order：值为空 不排序；值为 + 正序排序，值为 - 倒序排序；值为 +-  排序的列为两列，第一列为正序，第二列为倒序

5. Filter Operator：过滤操作，常见的属性：

   • predicate：过滤条件，如sql语句中的where id>=1，则此处显示(id >= 1)

6. Map Join Operator：join 操作，常见的属性：

   • condition map：join方式 ，如Inner Join 0 to 1 Left Outer Join0 to 2

   • keys: join 的条件字段

   • outputColumnNames：join 完成之后输出的字段

   • Statistics：join 完成之后生成的数据条数，大小等

7. File Output Operator：文件输出操作，常见的属性

   • compressed：是否压缩

   • table：表的信息，包含输入输出文件格式化方式，序列化方式等

8. Fetch Operator 客户端获取数据操作，常见的属性：

   • limit，值为 -1 表示不限制条数，其他值为限制的条数。

定位产生数据倾斜的代码段

数据倾斜大多数都是大 key 问题导致的。

如何判断是大 key 导致的问题，可以通过下面方法：

1. 通过时间判断

        如果某个 reduce 的时间比其他 reduce 时间长的多，如下图，大部分 task 在 1 分钟之内完成，只有 r_000000 这个 task 执行 20 多分钟了还没完成。

定位 SQL 代码

确定任务卡住的 stage

• 通过 jobname 确定 stage：
  一般 Hive 默认的 jobname 名称会带上 stage 阶段，如下通过 jobname 看到任务卡住的为 Stage-4：

 

• 如果 jobname 是自定义的，那可能没法通过 jobname 判断 stage。需要借助于任务日志：
  找到执行特别慢的那个 task，然后 Ctrl+F 搜索 “CommonJoinOperator: JOIN struct” 。Hive 在 join 的时候，会把 join 的 key 打印到日志中。如下：

上图中的关键信息是：struct<_col0:string, _col1:string, _col3:string>

这时候，需要参考该 SQL 的执行计划。通过参考执行计划，可以断定该阶段为 Stage-4 阶段：

2. 确定 SQL 执行代码

确定了执行阶段，即 Stage-4 阶段。通过执行计划，则可以判断出是执行哪段代码时出现了倾斜。还是从此图，这个 Stage-4 阶段中进行连接操作的表别名是 d：

就可以推测出是在执行下面红框中代码时出现了数据倾斜，因为这行的表的别名是 d：

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以上仅列举了4个我们生产中既熟悉又有点迷糊的例子，explain 还有很多其他的用途，如查看stage的依赖情况、hive 调优等，小伙伴们可以自行尝试。