万字长文详解HiveSQL执行计划

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本文目录：

一、前言

二、SQL的执行计划

explain 的用法
explain 的使用场景

案例一：join 语句会过滤 null 的值吗？

案例二：group by 分组语句会进行排序吗？

案例三：哪条sql执行效率高呢？

案例四：定位产生数据倾斜的代码段

explain dependency的用法

案例一：识别看似等价的代码

案例二：识别SQL读取数据范围的差别

explain authorization 的用法

一、前言

Hive SQL的执行计划描述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。此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的，看似不等价的SQL其实是等价的SQL。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。

要想学SQL执行计划，就需要学习查看执行计划的命令：explain，在查询语句的SQL前面加上关键字explain是查看执行计划的基本方法。

学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！

二、SQL的执行计划

Hive提供的执行计划目前可以查看的信息有以下几种：

explain：查看执行计划的基本信息；
explain dependency：dependency在explain语句中使用会产生有关计划中输入的额外信息。它显示了输入的各种属性；
explain authorization：查看SQL操作相关权限的信息；
explain vectorization：查看SQL的向量化描述信息，显示为什么未对Map和Reduce进行矢量化。从 Hive 2.3.0 开始支持；
explain analyze：用实际的行数注释计划。从 Hive 2.2.0 开始支持；
explain cbo：输出由Calcite优化器生成的计划。CBO 从 Hive 4.0.0 版本开始支持；
explain locks：这对于了解系统将获得哪些锁以运行指定的查询很有用。LOCKS 从 Hive 3.2.0 开始支持；
explain ast：输出查询的抽象语法树。AST 在 Hive 2.1.0 版本删除了，存在bug，转储AST可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复；
explain extended：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。这通常是物理信息，例如文件名，这些额外信息对我们用处不大；

1. explain 的用法

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 stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: test1
            Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Select Operator
              expressions: id (type: int)
              outputColumnNames: id
              Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Group By Operator
                aggregations: sum(id)
                mode: hash
                outputColumnNames: _col0
                Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Reduce Output Operator
                  sort order:
                  Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  value expressions: _col0 (type: bigint)
      Reduce Operator Tree:
        Group By Operator
          aggregations: sum(VALUE._col0)
          mode: mergepartial
          outputColumnNames: _col0
          Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
          File Output Operator
            compressed: false
            Statistics: Num rows: 1 Data size: 8 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            table:
                input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

看完以上内容有什么感受，是不是感觉都看不懂，不要着急，下面将会详细讲解每个参数，相信你学完下面的内容之后再看 explain 的查询结果将游刃有余。

一个HIVE查询被转换为一个由一个或多个stage组成的序列（有向无环图DAG）。这些stage可以是MapReduce stage，也可以是负责元数据存储的stage，也可以是负责文件系统的操作（比如移动和重命名）的stage。

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：

stage dependencies：各个stage之间的依赖性
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：

Map Operator Tree： MAP端的执行计划树
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：

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
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
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
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
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)
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
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
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

2. explain 的使用场景

本节介绍 explain 能够为我们在生产实践中带来哪些便利及解决我们哪些迷惑

案例一：join 语句会过滤 null 的值吗？

现在，我们在hive cli 输入以下查询计划语句

select 
  a.id,
  b.user_name 
from test1 a 
join test2 b 
on a.id=b.id;

问：上面这条 join 语句会过滤 id 为 null 的值吗

执行下面语句：

explain 
select 
  a.id,
  b.user_name 
from test1 a 
join test2 b 
on a.id=b.id;

我们来看结果 (为了适应页面展示，仅截取了部分输出信息)：

TableScan
 alias: a
 Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
 Filter Operator
    predicate: id is not null (type: boolean)
    Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
    Select Operator
        expressions: id (type: int)
        outputColumnNames: _col0
        Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
        HashTable Sink Operator
           keys:
             0 _col0 (type: int)
             1 _col0 (type: int)
 ...

从上述结果可以看到 predicate: id is not null 这样一行，说明 join 时会自动过滤掉关联字段为 null
值的情况，但 left join 或 full join 是不会自动过滤null值的，大家可以自行尝试下。

案例二：group by 分组语句会进行排序吗？

看下面这条sql

select 
  id,
  max(user_name) 
from test1 
group by id;

问：group by 分组语句会进行排序吗

直接来看 explain 之后结果 (为了适应页面展示，仅截取了部分输出信息)

 TableScan
    alias: test1
    Statistics: Num rows: 9 Data size: 108 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
    Select Operator
        expressions: id (type: int), user_name (type: string)
        outputColumnNames: id, user_name
        Statistics: Num rows: 9 Data size: 108 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
        Group By Operator
           aggregations: max(user_name)
           keys: id (type: int)
           mode: hash
           outputColumnNames: _col0, _col1
           Statistics: Num rows: 9 Data size: 108 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
           Reduce Output Operator
             key expressions: _col0 (type: int)
             sort order: +
             Map-reduce partition columns: _col0 (type: int)
             Statistics: Num rows: 9 Data size: 108 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
             value expressions: _col1 (type: string)
 ...

我们看 Group By Operator，里面有 keys: id (type: int) 说明按照 id 进行分组的，再往下看还有 sort order: + ，说明是按照 id 字段进行正序排序的。

案例三：哪条sql执行效率高呢？

观察两条sql语句

SELECT
 a.id,
 b.user_name
FROM
 test1 a
JOIN test2 b ON a.id = b.id
WHERE
 a.id > 2;

SELECT
 a.id,
 b.user_name
FROM
 (SELECT * FROM test1 WHERE id > 2) a
JOIN test2 b ON a.id = b.id;

这两条sql语句输出的结果是一样的，但是哪条sql执行效率高呢？

有人说第一条sql执行效率高，因为第二条sql有子查询，子查询会影响性能；

有人说第二条sql执行效率高，因为先过滤之后，在进行join时的条数减少了，所以执行效率就高了。

到底哪条sql效率高呢，我们直接在sql语句前面加上 explain，看下执行计划不就知道了嘛！

在第一条sql语句前加上 explain，得到如下结果

hive (default)> explain select a.id,b.user_name from test1 a join test2 b on a.id=b.id where a.id >2;
OK
Explain
STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-4 is a root stage
  Stage-3 depends on stages: Stage-4
  Stage-0 depends on stages: Stage-3

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-4
    Map Reduce Local Work
      Alias -> Map Local Tables:
        $hdt$_0:a
          Fetch Operator
            limit: -1
      Alias -> Map Local Operator Tree:
        $hdt$_0:a
          TableScan
            alias: a
            Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Filter Operator
              predicate: (id > 2) (type: boolean)
              Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Select Operator
                expressions: id (type: int)
                outputColumnNames: _col0
                Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                HashTable Sink Operator
                  keys:
                    0 _col0 (type: int)
                    1 _col0 (type: int)

  Stage: Stage-3
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: b
            Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Filter Operator
              predicate: (id > 2) (type: boolean)
              Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Select Operator
                expressions: id (type: int), user_name (type: string)
                outputColumnNames: _col0, _col1
                Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Map Join Operator
                  condition map:
                       Inner Join 0 to 1
                  keys:
                    0 _col0 (type: int)
                    1 _col0 (type: int)
                  outputColumnNames: _col0, _col2
                  Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Select Operator
                    expressions: _col0 (type: int), _col2 (type: string)
                    outputColumnNames: _col0, _col1
                    Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    File Output Operator
                      compressed: false
                      Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                      table:
                          input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                          output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                          serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
      Local Work:
        Map Reduce Local Work

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

在第二条sql语句前加上 explain，得到如下结果

hive (default)> explain select a.id,b.user_name from(select * from  test1 where id>2 ) a join test2 b on a.id=b.id;
OK
Explain
STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-4 is a root stage
  Stage-3 depends on stages: Stage-4
  Stage-0 depends on stages: Stage-3

STAGE PLANS:
  Stage: Stage-4
    Map Reduce Local Work
      Alias -> Map Local Tables:
        $hdt$_0:test1
          Fetch Operator
            limit: -1
      Alias -> Map Local Operator Tree:
        $hdt$_0:test1
          TableScan
            alias: test1
            Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Filter Operator
              predicate: (id > 2) (type: boolean)
              Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Select Operator
                expressions: id (type: int)
                outputColumnNames: _col0
                Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                HashTable Sink Operator
                  keys:
                    0 _col0 (type: int)
                    1 _col0 (type: int)

  Stage: Stage-3
    Map Reduce
      Map Operator Tree:
          TableScan
            alias: b
            Statistics: Num rows: 6 Data size: 75 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Filter Operator
              predicate: (id > 2) (type: boolean)
              Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
              Select Operator
                expressions: id (type: int), user_name (type: string)
                outputColumnNames: _col0, _col1
                Statistics: Num rows: 2 Data size: 25 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Map Join Operator
                  condition map:
                       Inner Join 0 to 1
                  keys:
                    0 _col0 (type: int)
                    1 _col0 (type: int)
                  outputColumnNames: _col0, _col2
                  Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Select Operator
                    expressions: _col0 (type: int), _col2 (type: string)
                    outputColumnNames: _col0, _col1
                    Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    File Output Operator
                      compressed: false
                      Statistics: Num rows: 2 Data size: 27 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                      table:
                          input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
                          output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
                          serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
      Local Work:
        Map Reduce Local Work

  Stage: Stage-0
    Fetch Operator
      limit: -1
      Processor Tree:
        ListSink

大家有什么发现，除了表别名不一样，其他的执行计划完全一样，都是先进行 where 条件过滤，在进行 join 条件关联。说明 hive 底层会自动帮我们进行优化，所以这两条sql语句执行效率是一样的。

案例四：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。

532a921229546108e80a4225ea12ed9a - 万字长文详解HiveSQL执行计划
注意：要排除两种情况：

如果每个 reduce 执行时间差不多，都特别长，不一定是数据倾斜导致的，可能是 reduce 设置过少导致的。
有时候，某个 task 执行的节点可能有问题，导致任务跑的特别慢。这个时候，mapreduce 的推测执行，会重启一个任务。如果新的任务在很短时间内能完成，通常则是由于 task 执行节点问题导致的个别 task 慢。但是如果推测执行后的 task 执行任务也特别慢，那更说明该 task 可能会有倾斜问题。

2. 通过任务 Counter 判断

Counter 会记录整个 job 以及每个 task 的统计信息。counter 的 url 一般类似：

http://bd001:8088/proxy/application_1624419433039_1569885/mapreduce/singletaskcounter/task_1624419433039_1569885_r_000000/org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter

通过输入记录数，普通的 task counter 如下，输入的记录数是 13 亿多:

db6c87dd871da5fe2ff815b9e9ea5740 - 万字长文详解HiveSQL执行计划
473d7b67043762ae887be82de649919a - 万字长文详解HiveSQL执行计划

而 task=000000 的 counter 如下，其输入记录数是 230 多亿。是其他任务的 100 多倍：

76b29c8b842cc56fa2ac94289d117c8b - 万字长文详解HiveSQL执行计划

定位 SQL 代码

1. 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：

dd5c5836203ac5caa9d89c65dfa78daf - 万字长文详解HiveSQL执行计划

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：

dce773fa1e2e4e8f5dc8e4d060c5835a - 万字长文详解HiveSQL执行计划
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：

6a4628689cd6dcde39672db02c356bc1 - 万字长文详解HiveSQL执行计划
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：

319cbe6732e33bf35878055592d9232a - 万字长文详解HiveSQL执行计划
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：

cb035cff3aafba9bac527ab533cac2a9 - 万字长文详解HiveSQL执行计划

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。

3. explain dependency的用法

explain dependency用于描述一段SQL需要的数据来源，输出是一个json格式的数据，里面包含以下两个部分的内容：

input_partitions：描述一段SQL依赖的数据来源表分区，里面存储的是分区名的列表，如果整段SQL包含的所有表都是非分区表，则显示为空。
input_tables：描述一段SQL依赖的数据来源表，里面存储的是Hive表名的列表。

使用explain dependency查看SQL查询非分区普通表，在 hive cli 中输入以下命令：

explain dependency select s_age,count(1) num from student_orc;

得到结果：

{"input\_partitions":[],"input\_tables":[{"tablename":"default@student\_tb \_orc","tabletype":"MANAGED\_TABLE"}]}

使用explain dependency查看SQL查询分区表，在 hive cli 中输入以下命令：

explain dependency select s_age,count(1) num from student_orc_partition;

得到结果：

{"input\_partitions":[{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@ part=0"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=1"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=2"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=3"},
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=4"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=5"},
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=6"},
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=7"},
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=8"},
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=9"}], 
"input\_tables":[{"tablename":"default@student\_orc\_partition", "tabletype":"MANAGED\_TABLE"}]

explain dependency的使用场景有两个：

场景一：快速排除。快速排除因为读取不到相应分区的数据而导致任务数据输出异常。例如，在一个以天分区的任务中，上游任务因为生产过程不可控因素出现异常或者空跑，导致下游任务引发异常。通过这种方式，可以快速查看SQL读取的分区是否出现异常。
场景二：理清表的输入，帮助理解程序的运行，特别是有助于理解有多重子查询，多表连接的依赖输入。

下面通过两个案例来看explain dependency的实际运用：

案例一：识别看似等价的代码

对于刚接触SQL的程序员，很容易将

select * from a inner join b on a.no=b.no and a.f>1 and a.f<3;

等价于

select * from a inner join b on a.no=b.no where a.f>1 and a.f<3;

我们可以通过案例来查看下它们的区别：

代码1：

select 
a.s_no 
from student_orc_partition a 
inner join 
student_orc_partition_only b 
on a.s_no=b.s\_no and a.part=b.part and a.part>=1 and a.part<=2;

代码2：

select 
a.s_no 
from student_orc_partition a 
inner join 
student_orc_partition_only b 
on a.s_no=b.s\_no and a.part=b.part 
where a.part>=1 and a.part<=2;

我们看下上述两段代码explain dependency的输出结果：

代码1的explain dependency结果：

{"input\_partitions": 
[{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=1"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=2"},
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition\_only@part=0"},
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition\_only@part=1"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition\_only@part=2"}], 
"input\_tables": [{"tablename":"default@student\_orc\_partition","tabletype":"MANAGED\_TABLE"}, {"tablename":"default@student\_orc\_partition\_only","tabletype":"MANAGED\_TABLE"}]}

代码2的explain dependency结果：

{"input\_partitions": 
[{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=1"}, 
{"partitionName" : "default@student\_orc\_partition@part=2"},
{"partitionName" :"default@student\_orc\_partition\_only@part=1"},
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition\_only@part=2"}], 
"input\_tables": [{"tablename":"default@student\_orc\_partition","tabletype":"MANAGED\_TABLE"}, {"tablename":"default@student\_orc\_partition\_only","tabletype":"MANAGED\_TABLE"}]}

通过上面的输出结果可以看到，其实上述的两个SQL并不等价，代码1在内连接（inner join）中的连接条件（on）中加入非等值的过滤条件后，并没有将内连接的右表按照过滤条件进行过滤，内连接在执行时会多读取part=0的分区数据。而在代码2中，会过滤掉不符合条件的分区。

案例二：识别SQL读取数据范围的差别

代码1：

explain dependency
select
a.s_no 
from student_orc_partition a 
left join 
student_orc_partition_only b 
on a.s_no=b.s\_no and a.part=b.part and b.part>=1 and b.part<=2;

代码2：

explain dependency 
select 
a.s_no 
from student_orc_partition a 
left join 
student_orc_partition_only b 
on a.s_no=b.s\_no and a.part=b.part and a.part>=1 and a.part<=2;

以上两个代码的数据读取范围是一样的吗？答案是不一样，我们通过explain dependency来看下：

代码1的explain dependency结果：

{"input\_partitions": 
[{"partitionName": "default@student\_orc\_partition@part=0"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=1"}, …中间省略7个分区
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=9"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition\_only@part=1"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition\_only@part=2"}], 
"input\_tables": [{"tablename":"default@student\_orc\_partition","tabletype":"MANAGED\_TABLE"}, {"tablename":"default@student\_orc\_partition\_only","tabletype":"MANAGED\_TABLE"}]}

代码2的explain dependency结果：

{"input\_partitions": 
[{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=0"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=1"}, …中间省略7个分区 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition@part=9"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition\_only@part=0"}, 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition\_only@part=1"}, …中间省略7个分区 
{"partitionName":"default@student\_orc\_partition\_only@part=9"}],
"input\_tables": [{"tablename":"default@student\_orc\_partition","tabletype":"MANAGED\_TABLE"}, {"tablename":"default@student\_orc\_partition\_only","tabletype":"MANAGED\_TABLE"}]}

可以看到，对左外连接在连接条件中加入非等值过滤的条件，如果过滤条件是作用于右表（b表）有起到过滤的效果，则右表只要扫描两个分区即可，但是左表（a表）会进行全表扫描。如果过滤条件是针对左表，则完全没有起到过滤的作用，那么两个表将进行全表扫描。这时的情况就如同全外连接一样都需要对两个数据进行全表扫描。

在使用过程中，容易认为代码片段2可以像代码片段1一样进行数据过滤，通过查看explain dependency的输出结果，可以知道不是如此。

4. explain authorization 的用法

通过explain authorization可以知道当前SQL访问的数据来源（INPUTS）和数据输出（OUTPUTS），以及当前Hive的访问用户（CURRENT_USER）和操作（OPERATION）。

在 hive cli 中输入以下命令：

explain authorization 
select variance(s\_score) from student\_tb\_orc;

结果如下：

INPUTS: 
  default@student_tb_orc 
OUTPUTS: 
  hdfs://node01:8020/tmp/hive/hdfs/cbf182a5-8258-4157-9194- 90f1475a3ed5/-mr-10000 
CURRENT_USER: 
  hdfs 
OPERATION: 
  QUERY 
AUTHORIZATION_FAILURES: 
  No privilege 'Select' found for inputs { database:default, table:student_ tb_orc, columnName:s_score}

从上面的信息可知：

上面案例的数据来源是defalut数据库中的 student_tb_orc表；

数据的输出路径是hdfs://node01:8020/tmp/hive/hdfs/cbf182a5-8258-4157-9194-90f1475a3ed5/-mr-10000;

当前的操作用户是hdfs，操作是查询；

观察上面的信息我们还会看到AUTHORIZATION_FAILURES信息，提示对当前的输入没有查询权限，但如果运行上面的SQL的话也能够正常运行。为什么会出现这种情况？Hive在默认不配置权限管理的情况下不进行权限验证，所有的用户在Hive里面都是超级管理员，即使不对特定的用户进行赋权，也能够正常查询。

最后

通过上面对explain的介绍，可以发现explain中有很多值得我们去研究的内容，读懂 explain 的执行计划有利于我们优化Hive SQL，同时也能提升我们对SQL的掌控力。

参考文档

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万字长文详解HiveSQL执行计划

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一、前言

二、SQL的执行计划

1. explain 的用法

2. explain 的使用场景

案例一：join 语句会过滤 null 的值吗？

案例二：group by 分组语句会进行排序吗？

案例三：哪条sql执行效率高呢？

案例四：定位产生数据倾斜的代码段

定位 SQL 代码

3. explain dependency的用法

案例一：识别看似等价的代码

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