理论
本节将介绍 explain 的用法及参数介绍
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 [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] query
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explain 后面可以跟以下可选参数，注意：这几个可选参数不是 hive 每个版本都支持的
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
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
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
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
AUTHORIZATION：显示所有的实体需要被授权执行（如果存在）的查询和授权失败
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
VECTORIZATION：将详细信息添加到 EXPLAIN 输出中，以显示为什么未对 Map 和 Reduce 进行矢量化。从 Hive 2.3.0 开始支持
ANALYZE：用实际的行数注释计划。从 Hive 2.2.0 开始支持
在 hive cli 中输入以下命令(hive 2.3.7)：
explain select sum(id) from test1;
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得到结果（请逐行看完，即使看不懂也要每行都看）：
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
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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：
map 端第一个操作肯定是加载表，所以就是 TableScan 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
好，学到这里再翻到上面 explain 的查询结果，是不是感觉基本都能看懂了。
实践
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
1. 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;
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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;
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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) ...
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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 是不会自动过滤的，大家可以自行尝试下。
2. 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;
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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) ...
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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。
3. 哪条 sql 执行效率高呢？
观察两条 sql 语句
SELECT a.id, b.user_nameFROM test1 aJOIN test2 b ON a.id = b.idWHERE a.id > 2;
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SELECT a.id, b.user_nameFROM (SELECT * FROM test1 WHERE id > 2) aJOIN test2 b ON a.id = b.id;
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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;OKExplainSTAGE 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
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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;OKExplainSTAGE 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
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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。
最后
以上仅列举了 3 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、排查数据倾斜、hive 调优等，小伙伴们可以自行尝试。
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