hive explain解读

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模数据。EXPLAIN是Hive中的一个命令，用于解析和优化查询计划。

当你在Hive中运行一个查询语句时，Hive会首先进行查询优化。这个过程包括解析查询语句、创建查询计划以及优化这个计划以提高查询性能。EXPLAIN命令可以帮助你理解Hive是如何执行查询的。

当你运行EXPLAIN命令时，Hive会将查询计划以文本形式返回给你。这个计划描述了查询的执行顺序、使用的表、操作符和连接条件等信息。通过阅读这个计划，你可以了解查询的执行路径、数据流和可能的性能瓶颈。

在解读EXPLAIN输出时，你可以关注以下几个方面：
1. 执行顺序：查询计划中的操作符按照执行顺序排列。你可以通过这个顺序来了解查询的执行逻辑。
2. 数据流：查询计划中的箭头表示数据流的方向。箭头从源表指向目标表，表示数据从源表流向目标表。
3. 表访问方式：查询计划中的操作符描述了对表的访问方式，比如全表扫描、索引访问或者分区裁剪等。
4. 连接方式：如果查询涉及到多个表的连接操作，查询计划中会显示连接的方式，比如哈希连接、排序连接或者合并连接等。
5. 估算的行数和大小：查询计划中会估算每个操作符输出的行数和数据大小。这可以帮助你判断查询的成本和性能。

通过理解和分析EXPLAIN输出，你可以优化查询计划以提高查询性能。你可以尝试调整查询语句、创建索引、优化表结构或者调整Hive配置参数来达到优化的目的。

相关问题

hive explain 说明

Hive EXPLAIN命令用于解释Hive查询的执行计划。它可以帮助用户了解查询是如何被Hive引擎执行的，包括表的读取顺序、连接方式、数据过滤和聚合等操作的执行顺序。

当你运行EXPLAIN命令时，Hive会生成一个逻辑和物理执行计划。逻辑执行计划描述了查询的逻辑操作，例如表的选择、连接和过滤条件。物理执行计划则描述了如何将逻辑操作转换为实际的物理操作，例如使用哪些MapReduce任务或Tez任务来执行查询。

EXPLAIN命令的输出结果可以包含以下信息：
- 查询的输入表和输出表
- 使用的表扫描方式（全表扫描或索引扫描）
- 数据过滤条件
- 数据的排序方式和分区方式
- 数据的聚合操作
- 使用的MapReduce任务或Tez任务的数量和顺序

通过分析EXPLAIN命令的输出结果，用户可以优化查询的性能，例如通过调整表的分区方式、使用合适的索引、优化数据过滤条件等来提高查询效率。

hive explain 命令的使用

hive explain 命令用于获取 Hive 查询的执行计划。它可以帮助我们理解查询的执行过程和优化查询性能。使用 explain 命令可以查看查询的逻辑计划和物理计划。

要使用 explain 命令，只需在查询前加上 "EXPLAIN" 关键字，然后执行查询。例如：

EXPLAIN SELECT * FROM table_name;

执行完这个命令后，Hive 会返回查询的执行计划。计划中包含了查询的各个阶段、表之间的关系、数据读取和处理的方式等信息。

在执行计划中，可以从逻辑上看到查询的执行顺序、数据来源、筛选条件等。物理计划则展示了具体的执行方式，如何读取数据、如何进行聚合等。

通过分析执行计划，我们可以发现查询中的潜在问题和性能瓶颈，然后进行相应的优化，比如调整查询顺序、添加索引等。

需要注意的是，explain 命令只是展示查询的执行计划，并不会真正执行查询。