怎么从执行计划分析hivesql慢的原因

从执行计划分析HiveSQL慢的原因，可以从以下几个方面入手：

1. 数据倾斜：在执行计划中，查看任务的map和reduce阶段的输入输出数据量，如果发现某个任务的输入数据量远大于其他任务，很可能存在数据倾斜问题。此时可以考虑采用Join优化、调整数据分区等方法解决。

2. Shuffle操作：在执行计划中，查看任务的map和reduce阶段是否存在Shuffle操作。如果存在Shuffle操作，说明需要将数据从多个节点上收集到一个节点上进行计算，这可能会导致网络带宽、磁盘I/O等方面的性能瓶颈。

3. 大表关联：在执行计划中，查看是否存在跨越多个大表的关联操作。由于大表通常包含大量数据，进行关联操作时可能会导致性能瓶颈。此时可以考虑采用Join优化、调整数据分区等方法解决。

4. 数据格式和压缩方式：在执行计划中，查看使用的数据格式和压缩方式。选择合适的数据格式和压缩方式，可以提高查询性能和减少存储空间。

5. 数据分区和索引：在执行计划中，查看是否使用了分区和索引。合理使用数据分区和索引可以提高查询效率。

总之，通过分析执行计划，可以找到HiveSQL慢的原因并进行优化。需要注意的是，优化措施需要根据具体情况进行调整，不同的场景可能需要采用不同的优化方法。