hive执行过程分析（hive的执行流程）-义乌市趣迅电子商务商行

本篇目录：

1、Hive底层原理:explain执行计划详解
2、Hive执行计划之只有map阶段SQL性能分析和解读
3、详解HiveSQL执行计划
4、如何查看hive的执行计划,并从执行计划中发现性能上的瓶颈?

Hive底层原理:explain执行计划详解

理解 Hive 中的 EXPLAIN 命令对于优化查询和理解底层逻辑至关重要。EXPLAIN 命令能展示一个查询的执行计划，对于调优、排查数据倾斜等任务很有帮助。使用语法为：`EXPLAIN [参数] 查询语句`。

查看Hive SQL执行计划是理解程序执行逻辑、优化代码和识别性能瓶颈的关键。执行计划揭示了SQL转换为计算引擎执行过程的整体轮廓，是SQL优化的重要工具。要查看执行计划，只需在SQL查询前添加“explain”关键字。执行计划的用法使用explain命令查看执行计划，了解底层原理、优化Hive操作和排查数据倾斜等问题。

详解Hive SQL执行计划掌握Hive SQL的执行计划是优化SQL性能的关键，它揭示了查询的执行逻辑和可能的瓶颈。通过`explain`命令，我们可以深入理解查询的底层工作方式，例如数据倾斜、Join操作和分组规则等。以下是一些使用`explain`的实际场景和命令应用。

查看执行计划的基本方法是在SQL语句前加入关键字`explain`。Hive提供的执行计划信息主要包括以下几点：查看执行计划的命令使用使用语法：在Hive CLI中输入`explain`命令，例如在Hive 7版本中输入`explain`命令，可获取查询的执行计划。

在Hive 2环境下，Hive的执行计划主要涉及Select、Group By、Join和Hive函数等操作。对于Select操作，通常不涉及Map Reduce任务的启动，虽然读取文件会进行切片处理，但具体操作细节需进一步查阅相关资料。

上面这条 sql 语句是可以成功执行的，我们看下它在 MR 中的执行顺序：Map 阶段：Reduce 阶段：上面这个执行顺序到底对不对呢，我们可以通过 explain 执行计划来看下，内容过多，我们分阶段来看。我们看到 Stage-5 是根，也就是最先执行 Stage-5，Stage-2 依赖 Stage-5，Stage-0 依赖 Stage-2。

Hive执行计划之只有map阶段SQL性能分析和解读

1、伪代码解释有助于理解简单SQL在MapReduce框架中的执行流程。普通型SQL，包含除表转换函数外的一般函数和操作符，同样属于select-from-where型SQL。普通型SQL的执行计划解读显示，只有map阶段操作，最终结果由map阶段处理完成。

2、Hive查询的执行流程一个Hive查询会被转换为一个包含多个stage的序列（有向无环图DAG）。每个stage可能涉及MapReduce、元数据存储或文件系统操作。具体执行计划分析执行计划包含stage dependencies和stage plan两大部分。

3、查看执行计划的命令与参数Hive的`explain`命令用于展示查询的详细执行计划，这对于优化和理解查询性能至关重要。通过在SQL语句前加上`explain`，如：sqlexplain SELECT * FROM table；我们可以得到一个包含多个阶段（Stage）和操作（Operator）的执行逻辑图。

4、Map 阶段：Reduce 阶段：上面这个执行顺序到底对不对呢，我们可以通过 explain 执行计划来看下，内容过多，我们分阶段来看。我们看到 Stage-5 是根，也就是最先执行 Stage-5，Stage-2 依赖 Stage-5，Stage-0 依赖 Stage-2。

详解HiveSQL执行计划

1、查看执行计划的基本方法是在SQL语句前加入关键字`explain`。Hive提供的执行计划信息主要包括以下几点：查看执行计划的命令使用使用语法：在Hive CLI中输入`explain`命令，例如在Hive 7版本中输入`explain`命令，可获取查询的执行计划。

2、普通型SQL的执行计划解读显示，只有map阶段操作，最终结果由map阶段处理完成。这类SQL的性能和执行计划与select-from-where型SQL类似，体现了简单SQL的通用性和高效性。伪代码解释可进一步细化普通型SQL的执行逻辑，为实际应用提供参考。

3、详解Hive SQL执行计划掌握Hive SQL的执行计划是优化SQL性能的关键，它揭示了查询的执行逻辑和可能的瓶颈。通过`explain`命令，我们可以深入理解查询的底层工作方式，例如数据倾斜、Join操作和分组规则等。以下是一些使用`explain`的实际场景和命令应用。

4、查看Hive SQL执行计划是理解程序执行逻辑、优化代码和识别性能瓶颈的关键。执行计划揭示了SQL转换为计算引擎执行过程的整体轮廓，是SQL优化的重要工具。要查看执行计划，只需在SQL查询前添加“explain”关键字。执行计划的用法使用explain命令查看执行计划，了解底层原理、优化Hive操作和排查数据倾斜等问题。

5、Reduce阶段：首先进行group by操作，分组方式通常是hash。随后执行select操作，去除冗余字段。接着应用having过滤，最后执行limit限制输出行数。总结，Hive SQL执行流程更侧重数据过滤和分组，而MySQL则更多关注表关联和条件应用顺序。在实际操作中，理解并掌握这两者的执行顺序有助于优化查询性能。

6、下面我们通过一个 sql 语句分析下：上面这条 sql 语句是可以成功执行的，我们看下它在 MR 中的执行顺序：Map 阶段：Reduce 阶段：上面这个执行顺序到底对不对呢，我们可以通过 explain 执行计划来看下，内容过多，我们分阶段来看。

如何查看hive的执行计划,并从执行计划中发现性能上的瓶颈?

要查看执行计划，只需在SQL查询前添加“explain”关键字。执行计划的用法使用explain命令查看执行计划，了解底层原理、优化Hive操作和排查数据倾斜等问题。

查看执行计划的命令使用使用语法：在Hive CLI中输入`explain`命令，例如在Hive 7版本中输入`explain`命令，可获取查询的执行计划。Hive查询的执行流程一个Hive查询会被转换为一个包含多个stage的序列（有向无环图DAG）。每个stage可能涉及MapReduce、元数据存储或文件系统操作。

使用语法为：`EXPLAIN [参数] 查询语句`。常见参数有但不限于：查看一个 Hive 查询转换为的执行计划，包含由一个或多个 stage 组成的序列，这些 stage 可以是 MapReduce、元数据存储或文件系统操作。执行计划由两部分组成：stage dependencies 和 stage plan。

hive 入门到实战(五)-优化执行计划通过执行计划查看是否参数mr 任务Fetch 抓取Fetch 抓取是指Hive对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。

到此，以上就是小编对于hive的执行流程的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。