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。

相关问题

hive SQL执行计划

Hive SQL执行计划是指Hive在执行SQL语句时生成的查询执行计划。它描述了Hive如何执行查询，包括数据的读取、处理和输出等过程。Hive使用解析器将SQL语句解析为一棵抽象语法树（AST），然后通过优化器生成最终的执行计划。

Hive SQL执行计划通常包括以下几个关键步骤：

1. 解析：将SQL语句解析为一棵抽象语法树（AST），识别出查询的各个组成部分，如表名、列名、条件等。

2. 语义分析：对AST进行语义分析，验证表名、列名的正确性，并进行类型检查等。

3. 优化：通过优化器对查询进行优化，包括重写查询、选择合适的连接方式、选择合适的索引等。优化的目标是提高查询性能和效率。

4. 生成执行计划：根据优化后的查询，生成最终的执行计划。执行计划通常以树状结构表示，每个节点代表一个操作，如扫描表、过滤条件、连接操作等。

5. 执行计划的执行：根据生成的执行计划，按照节点的顺序执行各个操作，读取数据、进行处理，并输出结果。

在Hive中，可以通过EXPLAIN关键字来查看SQL语句的执行计划。执行EXPLAIN语句后，Hive会将执行计划以文本形式输出，可以查看每个节点的操作和顺序。

Hive sql 执行计划

Hive SQL的执行计划是描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。执行计划可以通过在查询语句的SQL前面加上关键字explain来查看。在执行计划中，可以看到SQL的执行顺序、使用的索引、表的连接方式等信息。