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(11)Hive调优——explain执行计划

作者：我家自动化 | 2024-02-19 15:20:39

踩

一、explain查询计划概述

explain将Hive SQL 语句的实现步骤、依赖关系进行解析，帮助用户理解一条HQL 语句在底层是如何实现数据的查询及处理，通过分析执行计划来达到Hive 调优，数据倾斜排查等目的。

官网指路：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explainhttps://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain

语法如下：

explain [formatted|extended|dependency|authorization|] query

formatted：对执行计划进行格式化，返回JSON格式的执行计划
extended：提供一些额外的信息，比如文件的路径信息
dependency：以JSON格式返回查询所依赖的表和分区的列表
authorization：列出需要被授权的条目，包括输入与输出

每个 explain查询计划由以三个部分组成

(1) the abstract syntax tree for the query——抽象语法树（AST）：Hive使用Antlr解析生成器，可以自动地将HQL生成为抽象语法树
(2) The dependencies between the different stages of the plan——stage依赖关系：会列出运行查询划分的stage阶段以及之间的依赖关系
(3) The description of each of the stages——stage内容：包含了每个stage非常重要的信息，比如运行时的operator和sort orders等具体的信息

二、explain实战

explain执行计划一般分为【仅有Map阶段类型】、【Map+Reduce类型】

【Map+Reduce类型】：例如：select —aggr_func —from —where—groupby类型：带有聚合函数的SQL。

这类SQL可以分为如下几类：1.在reduce阶段聚合的sql执行计划、2.在map和reduce都有聚合的sql执行计划、3.高级分组聚合的执行计划。

hive中可以通过配置hive.map.aggr来设定是否开启Combine（map端开启预聚合），【set hive.map.aggr = true】

高级分组聚合指的是：聚合时涉及到rollup、cube等（使用高级分组聚合需要确保Map端reduce开启）。使用高级分组聚合函数的作用：将union多次的作业直接分到一个作业中执行，可以减少多作业对磁盘和网络IO额的消耗，这是一种优化。但是需要注意的是，此类聚合会造成数据极速膨胀，当基表的数据量很大的时候，容易导致map或者reduce任务因为硬件资源不足而崩溃。

ps：group by with rollup的使用见文章：

MySQL ——group by子句使用with rollup-CSDN博客文章浏览阅读456次，点赞7次，收藏9次。MySQL ——group by子句使用with rolluphttps://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/136078305?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170778504216800211571354%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=170778504216800211571354&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-136078305-null-null.nonecase&utm_term=rollup&spm=1018.2226.3001.4450

2.1 案例一：Map+Reduce类型

数据准备


create table follow
(
  user_id int,
  follower_id int
)row format delimited
fields terminated by '\t';
 
insert overwrite table follow
values (1,2),
       (1,4),
       (1,5);
 
 
create table music_likes
(
  user_id int,
  music_id int
)row format delimited
fields terminated by '\t';
 
insert overwrite table music_likes 
values (1,20),
       (1,30),
       (1,40),
       (2,10),
       (2,20),
       (2,30),
       (4,10),
       (4,20),
       (4,30),
       (4,60);

执行计划分析

执行如下sql语句：


explain formatted
select
    count(t0.user_id) as cnt
  , sum(t1.music_id)  as sum_f
from follow t0
  left join music_likes t1
      on t0.user_id = t1.user_id
where t0.follower_id > 2
group by t0.follower_id
having cnt > 2
order by sum_f
limit 1;

生成物理执行计划：


STAGE DEPENDENCIES: --//作业依赖关系
  Stage-2 is a root stage
  Stage-1 depends on stages: Stage-2
  Stage-0 depends on stages: Stage-1
 
STAGE PLANS: --//作业详细信息
  Stage: Stage-2  --//Stage-2 详细任务
    Spark --//表示当前引擎使用的是 Spark
      DagName: atguigu_20240212112407_cb09efe6-ac6e-4a57-a3a8-1b83b2fbf3a7:24
      Vertices:
        Map 4  
            Map Operator Tree:  --//Stage-2 的Map阶段操作信息
                TableScan   --// 扫描表t1
                  alias: t1
                  Statistics: Num rows: 10 Data size: 40 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE  --// 对当前阶段的统计信息，如当前处理的行和数据量（都是预估值）
                  Spark HashTable Sink Operator
                    keys:
                      0 user_id (type: int)
                      1 user_id (type: int)
            Execution mode: vectorized
            Local Work:
              Map Reduce Local Work
 
  Stage: Stage-1
    Spark
      Edges:
"        Reducer 2 <- Map 1 (GROUP, 2)"
"        Reducer 3 <- Reducer 2 (SORT, 1)"
      DagName: atguigu_20240212112407_cb09efe6-ac6e-4a57-a3a8-1b83b2fbf3a7:23
      Vertices:
        Map 1 
            Map Operator Tree: --//Stage-1的map阶段
                TableScan
                  alias: t0
                  Statistics: Num rows: 3 Data size: 9 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Filter Operator --// 谓词下推（where条件）表示在Tablescan的结果集上进行过滤
                    predicate: (follower_id > 2) (type: boolean) --// 过滤条件
                    Statistics: Num rows: 1 Data size: 3 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    Map Join Operator  --//hive默认开启Map Join(set hive.map.aggr=true)
                      condition map:
                           Left Outer Join 0 to 1
                      keys:
                        0 user_id (type: int)
                        1 user_id (type: int)
"                      outputColumnNames: _col0, _col1, _col6"
                      input vertices:
                        1 Map 4
                      Statistics: Num rows: 11 Data size: 44 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                      Group By Operator --//这里是因为默认设置了hive.map.aggr=true，会在mapper先做一次预聚合，减少reduce需要处理的数据; 
"                        aggregations: count(_col0), sum(_col6)" --//分组聚合使用的算法
                        keys: _col1 (type: int) --//分组的列
                        mode: hash --// 这里的mode模式是：hash,即对key值进行hash分区，数据分发到对应的task中；
"                        outputColumnNames: _col0, _col1, _col2" --//输出的列名
                        Statistics: Num rows: 11 Data size: 44 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                        Reduce Output Operator --// 将key,value从map端输出到reduce端（key还是有序的）
                          key expressions: _col0 (type: int)
                          sort order: +   // 输出到reduce端的同时，对key值(_col)正序排序；+表示正序,-表示逆序
                          Map-reduce partition columns: _col0 (type: int) --//分区字段
                          Statistics: Num rows: 11 Data size: 44 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
"                          value expressions: _col1 (type: bigint), _col2 (type: bigint)"  -- //从map端输出的value
            Execution mode: vectorized
            Local Work:
              Map Reduce Local Work
        Reducer 2 
            Execution mode: vectorized
            Reduce Operator Tree:
              Group By Operator --// reduce端的归并聚合
"                aggregations: count(VALUE._col0), sum(VALUE._col1)" --// 聚合函数的值
                keys: KEY._col0 (type: int)
                mode: mergepartial --// 此时group by的模式为mergepartial 
"                outputColumnNames: _col0, _col1, _col2"
                Statistics: Num rows: 5 Data size: 20 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Select Operator --// 选择列，为下步的Filter Operator准备好数据
"                  expressions: _col1 (type: bigint), _col2 (type: bigint)"
"                  outputColumnNames: _col1, _col2"
                  Statistics: Num rows: 5 Data size: 20 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Filter Operator --//过滤
                    predicate: (_col1 > 2L) (type: boolean)
                    Statistics: Num rows: 1 Data size: 4 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    Select Operator --// 选择列，为下步的Reduce Output Operator准备好数据
"                      expressions: _col1 (type: bigint), _col2 (type: bigint)"
"                      outputColumnNames: _col0, _col1"
                      Statistics: Num rows: 1 Data size: 4 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                      Reduce Output Operator
                        key expressions: _col1 (type: bigint)
                        sort order: +
                        Statistics: Num rows: 1 Data size: 4 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                        TopN Hash Memory Usage: 0.1
                        value expressions: _col0 (type: bigint)
        Reducer 3 
            Execution mode: vectorized
            Reduce Operator Tree:
              Select Operator
"                expressions: VALUE._col0 (type: bigint), KEY.reducesinkkey0 (type: bigint)"
"                outputColumnNames: _col0, _col1"
                Statistics: Num rows: 1 Data size: 4 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Limit
                  Number of rows: 1
                  Statistics: Num rows: 1 Data size: 4 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  File Output Operator  --// 输出到文件
                    compressed: false
                    Statistics: Num rows: 1 Data size: 4 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    table:
                        input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat --//输入文件类型
                        output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat --//输出文件类型
                        serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe --//序列化、反序列化方式
 
  Stage: Stage-0
    Fetch Operator --// 客户端获取数据操作
      limit: 1    --// limit 操作
      Processor Tree:
        ListSink

采用可视化工具得到stage依赖图及各个stage的执行计划。stage图如下：

工具：dist

链接：https://pan.baidu.com/s/1EruBmJPovA3A2cHRiFvQ9Q
提取码：3kt7

使用方式：126-Hive-调优-执行计划-可视化工具_哔哩哔哩_bilibili

执行计划的理解：

根据层级，从最外层开始，包含两大部分：

stage dependencies: 各个stage之间的依赖性

stage plan: 各个stage的执行计划（物理执行计划）

stage plan中的有一个Map Reduce，一个MR的执行计划分为两部分：

Map Operator Tree : map端的执行计划树
Reduce Operator Tree : Reduce 端的执行计划树

这两个执行计划树包含这条sql语句的算子operator:

（1）map端的首要操作是加载表，即TableScan表扫描操作，常见的属性有：

alisa: 表名称
statistics: 表统计信息，包含表中数据条数，数据大小等

（2）Select Operator：选取操作，常见的属性：

expressions：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

（3）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，包括 hash；mergepartial等
keys：分组的字段，如果sql逻辑中没有分组，则没有此字段
outputColumnNames：聚合之后输出的列名
Statistics：表统计信息，包含分组聚合之后的数据条数，数据大小等

（4）Reduce Output Operator：输出到reduce操作，常见属性：

sort order ：如果值是空，代表不排序；值为“+”，代表正序排序；值为“-”，代表倒序排序；值为“+-”，代表有两列参与排序，第一列是正序，第二列是倒序

（5）Filter Operator：过滤操作，常见的属性：

predicate：过滤条件，如sql语句中的where id>=10，则此处显示(id >= 10)

（6）Map Join Operator：join操作，常见的属性：

condition map： join方式，例如有：Inner Join 、 Left Outer Join
keys：join的条件字段

（7）File Output Operator：文件输出操作，常见的属性：

compressed：是否压缩
table：表的信息，包含输入输出的文件格式化方式，序列化方式等

（8）Fetch Operator：客户端获取数据的操作，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

接下来拆解explain执行计划

（1）先看第一部分，代表stage之间的依赖关系

得出stage-2是根，stage-1依赖于stage-2,stage-0依赖于stage-1

（2）stage-2 阶段：该阶段主要是对t1表进行扫描

（3）stage-1 阶段

Map阶段 1：

Map阶段：首先扫描t0表，其次谓词下推会执行where里面的过滤操作，然后执行mapjoin操作()，由于hive默认是开启预聚合操作的，所以会先在map端进行group by 分组预聚合（局部聚合），与此同时也会自动按照group by的key值进行升序排序。

Reduce 2 阶段：

Reduce 2 阶段：该阶段group by分组聚合为merge操作，将分组有序的数据进行归并操作。group by 后的select操作主要是为下一步的having操作准备数据，having操作会在select的结果集上做进一步的过滤。hive sql 中的select执行顺序不是固定的，但是每一次的selet操作是为下一步准备有效数据。

Reduce 3 阶段：该阶段select最终结果

（4）stage-0 阶段

该阶段主要是执行limit操作。

小结

通过上述的explain执行计划的拆解，得出hivesql的底层执行顺序大致如下：


from->
where(谓词下推)->
join->
on->
select(select中的字段与group by只要不一致就会有)->
group by->
select(为having准备数据，因而having中可以使用select别名)->
having->
select(过滤后的结果集)->
distinct->
order by ->
select->
limit

hive sql 中的select执行顺序不是固定的，但是每一次的selet操作是为下一步准备有效数据。

2.2 案例二：Map+Reduce类型（窗口函数）

数据准备


create database exec5;
create table if not exists table1
(
    id     int comment '用户id',
    `date` string comment '用户登录时间'
);
insert overwrite table table1
values (1, '2019-01-01 19:28:00'),
       (1, '2019-01-02 19:53:00'),
       (1, '2019-01-03 22:00:00'),
       (1, '2019-01-05 20:55:00'),
       (1, '2019-01-06 21:58:00'),
       (2, '2019-02-01 19:25:00'),
       (2, '2019-02-02 21:00:00'),
       (2, '2019-02-04 22:05:00'),
       (2, '2019-02-05 20:59:00'),
       (2, '2019-02-06 19:05:00'),
       (3, '2019-03-04 21:05:00'),
       (3, '2019-03-05 19:10:00'),
       (3, '2019-03-06 19:55:00'),
       (3, '2019-03-07 21:05:00');

执行计划分析

执行如下sql语句：


--查询连续登陆3天及以上的用户（字节面试题）
explain formatted
select
    id
from (
         select
             id,
             dt,
             date_sub(dt, row_number() over (partition by id order by dt)) ds
         from ( --用户在同一天可能登录多次，需要去重
                  select
                      id,
                      --to_date():日期函数
                      -- date_format(`date`,'yyyy-MM-dd')
                      date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd') as dt
                  from table1
                  group by id, date_format(`date`, 'yyyy-MM-dd')
              ) tmp1
     ) tmp2
group by id, ds
having count(1) >=3;

生成物理执行计划：


STAGE DEPENDENCIES: --//作业依赖关系
  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1
 
STAGE PLANS:
  Stage: Stage-1  --// Stage-1详细任务
    Spark  --//表示当前引擎使用的是 Spark
      Edges:
"        Reducer 2 <- Map 1 (GROUP PARTITION-LEVEL SORT, 2)"
"        Reducer 3 <- Reducer 2 (GROUP, 2)"
      DagName: atguigu_20240212153029_036d3420-d92e-436f-b78d-25a7b67525d3:44
      Vertices:
        Map 1 
            Map Operator Tree:  --//  Stage-1阶段的map执行树
                TableScan --// 扫描table1表
                  alias: table1
                  Statistics: Num rows: 14 Data size: 294 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Select Operator --// 选择列，为下一步 Group By Operator准备好数据
"                    expressions: id (type: int), date_format(date, 'yyyy-MM-dd') (type: string)"
"                    outputColumnNames: _col0, _col1" --// 输出的列名
                    Statistics: Num rows: 14 Data size: 294 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    Group By Operator --// mapper端的group by,即先在 mapper端进行预聚合
"                      keys: _col0 (type: int), _col1 (type: string)"
                      mode: hash --// 对key值(_col0及_col1 )进行hash分区，数据分发到对应的task
"                      outputColumnNames: _col0, _col1" --// 输出的列名
                      Statistics: Num rows: 14 Data size: 294 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                      Reduce Output Operator --//从map端输出到reduce端
"                        key expressions: _col0 (type: int), _col1 (type: string)" --//从map端输出的key值
                        sort order: ++  --//将key及value值从map端输出到reduce端，这里的“++”代表对两个key值（ _col0, _col1）都进行升序排序
                        Map-reduce partition columns: _col0 (type: int) --//分区字段
                        Statistics: Num rows: 14 Data size: 294 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
            Execution mode: vectorized
        Reducer 2 
            Reduce Operator Tree: --//reduce端的执行树
              Group By Operator   --// reduce端的group by,即归并聚合
"                keys: KEY._col0 (type: int), KEY._col1 (type: string)"
                mode: mergepartial 
"                outputColumnNames: _col0, _col1"
                Statistics: Num rows: 7 Data size: 147 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                PTF Operator  --//reduce端的窗口函数分析操作
                  Function definitions:
                      Input definition
                        input alias: ptf_0
"                        output shape: _col0: int, _col1: string"
                        type: WINDOWING
                      Windowing table definition
                        input alias: ptf_1
                        name: windowingtablefunction
                        order by: _col1 ASC NULLS FIRST --//窗口函数排序列
                        partition by: _col0  --// 窗口函数分区列
                        raw input shape:
                        window functions:
                            window function definition
                              alias: row_number_window_0
                              name: row_number --//窗口函数的方法
                              window function: GenericUDAFRowNumberEvaluator
                              window frame: ROWS PRECEDING(MAX)~FOLLOWING(MAX) --//当前窗口函数上下边界
                              isPivotResult: true
                  Statistics: Num rows: 7 Data size: 147 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Select Operator  --//选择列，为下一步Group By Operator准备好数据
"                    expressions: _col0 (type: int), date_sub(_col1, row_number_window_0) (type: date)" --//select选择两个列，_col0, date_sub(_col1,row_number over()) 
"                    outputColumnNames: _col0, _col1"
                    Statistics: Num rows: 7 Data size: 147 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    Group By Operator --// group by 预聚合
                      aggregations: count() --// 聚合函数 count()值
"                      keys: _col0 (type: int), _col1 (type: date)"
                      mode: hash
"                      outputColumnNames: _col0, _col1, _col2"
                      Statistics: Num rows: 7 Data size: 147 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                      Reduce Output Operator --// 输出到下一个reducer
"                        key expressions: _col0 (type: int), _col1 (type: date)"
                        sort order: ++ --// 输出到下一个reducer前，同时对两个key进行排序
"                        Map-reduce partition columns: _col0 (type: int), _col1 (type: date)"
                        Statistics: Num rows: 7 Data size: 147 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                        value expressions: _col2 (type: bigint)
        Reducer 3 
            Execution mode: vectorized
            Reduce Operator Tree:
              Group By Operator  --// group by 归并聚合
                aggregations: count(VALUE._col0)
"                keys: KEY._col0 (type: int), KEY._col1 (type: date)"
                mode: mergepartial
"                outputColumnNames: _col0, _col1, _col2"
                Statistics: Num rows: 3 Data size: 63 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Select Operator  --//选择列，为下一步Filter Operator 准备好数据
"                  expressions: _col0 (type: int), _col2 (type: bigint)"
"                  outputColumnNames: _col0, _col2"
                  Statistics: Num rows: 3 Data size: 63 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Filter Operator  --//过滤条件
                    predicate: (_col2 >= 3L) (type: boolean)
                    Statistics: Num rows: 1 Data size: 21 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    Select Operator  --//选择列，为下一步File Output Operator 准备好数据
                      expressions: _col0 (type: int)
                      outputColumnNames: _col0
                      Statistics: Num rows: 1 Data size: 21 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                      File Output Operator  --//对上面的结果集进行文件输出
                        compressed: false --//不压缩
                        Statistics: Num rows: 1 Data size: 21 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                        table:
                            input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat --//输入文件类型
                            output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat --//输出文件类型
                            serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe --//序列化、反序列化方式
 
  Stage: Stage-0
    Fetch Operator  --//客户端获取数据的操作
      limit: -1  --//limit 值为-1:表示不限制条数
      Processor Tree:
        ListSink

采用可视化工具得到stage依赖图及各个stage的执行计划。stage图如下：

接下来拆解explain执行计划

（1）先看第一部分，代表stage之间的依赖关系


  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1

得出stage-1是根，stage-0依赖于stage-1

（2）stage-1 阶段

Map阶段 1：

Map阶段：首先扫描table1表，其次select选择器会对下一步的group by 预选数据，为group by operator算子准备数据。然后在map端进行group by 分组预聚合（局部聚合），key及value值从mapper端输出到reducer端前，会自动按照的key值进行升序排序。

Reduce 2 阶段：

Reduce 2 阶段：该阶段group by分组聚合为merge操作，将分组有序的数据进行归并操作。其次进行开窗操作：

date_sub(dt, row_number() over (partition by id order by dt)) ds

开窗后的select选择器，逻辑如下：


select
    id,
    dt,
    date_sub(dt, row_number() over (partition by id order by dt)) ds

select选择列，主要是为下一步的 group by id, ds 分组操作准备好数据集；

Reduce 3 阶段：

（3）stage-0 阶段

该阶段是客户端获取数据操作

小结

上述案例主要介绍了带有窗口函数的explain执行计划分析

2.3 案例三：Map+Reduce类型（窗口函数）

数据准备


CREATE TABLE t_order (
       oid int ,
       uid int ,
       otime string,
       oamount int
 )
ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY ",";
load data local inpath "/opt/module/hive_data/t_order.txt" into table t_order;
select * from t_order;

执行计划分析

执行如下sql语句：


explain formatted 
with tmp as (
    select
        oid,
        uid,
        otime,
        oamount,
        date_format(otime, 'yyyy-MM') as dt
    from t_order
)
select
    uid,
    --每个用户一月份的订单数
    sum(if(dt = '2018-01', 1, 0)) as    m1_count,
    --每个用户二月份的订单数
    sum(if(dt = '2018-02', 1, 0)) as    m2_count,
   -- 开窗函数
    row_number() over (partition by uid order by  sum(if(dt = '2018-01', 1, 0)))rk
from tmp
group by uid
  having m1_count >0 and m2_count=0;

生成物理执行计划：


STAGE DEPENDENCIES:--//作业依赖关系
  Stage-1 is a root stage
  Stage-0 depends on stages: Stage-1
 
STAGE PLANS: --//作业详细信息
  Stage: Stage-1  --//Stage-1 详细任务
    Spark  --//表示当前引擎使用的是 Spark
      Edges:
"        Reducer 2 <- Map 1 (GROUP, 2)"
"        Reducer 3 <- Reducer 2 (PARTITION-LEVEL SORT, 2)"
      DagName: atguigu_20240212174520_011afb56-73f8-49c1-9150-8399e66507c5:50
      Vertices:
        Map 1 
            Map Operator Tree: --//Stage-1 的Map阶段操作信息
                TableScan  --// 扫描表t_order
                  alias: t_order
                  Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Select Operator  --// 选择列，为下一步 Group By Operator准备好数据
"                    expressions: uid (type: int), date_format(otime, 'yyyy-MM') (type: string)" --//选择的两个列 uid, date_format(otime, 'yyyy-MM')
"                    outputColumnNames: _col1, _col4"  --// 输出的列名，_col1代表uid,_col4代表 date_format(otime, 'yyyy-MM')
                    Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    Group By Operator ---// mapper端的group by,即先在 mapper端进行预聚合
"                      aggregations: sum(if((_col4 = '2018-01'), 1, 0)), sum(if((_col4 = '2018-02'), 1, 0))"  --//聚合函数算法
                      keys: _col1 (type: int)
                      mode: hash --// 对key值(_col1，即uid )进行hash分区，数据分发到对应的task
"                      outputColumnNames: _col0, _col1, _col2" --//输出的列（uid,m1_count,m2_count）
                      Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                      Reduce Output Operator --//从mapper端输出到reducer端
                        key expressions: _col0 (type: int)
                        sort order: + --//将key,value从mapper端输出到reducer端前，自动对key值(_col0)升序排序
                        Map-reduce partition columns: _col0 (type: int)
                        Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
"                        value expressions: _col1 (type: bigint), _col2 (type: bigint)" --//输出value值(m1_count,m2_count)
            Execution mode: vectorized
        Reducer 2 
            Execution mode: vectorized
            Reduce Operator Tree:
              Group By Operator  --// reduce端的group by,即归并聚合
"                aggregations: sum(VALUE._col0), sum(VALUE._col1)"
                keys: KEY._col0 (type: int)
                mode: mergepartial
"                outputColumnNames: _col0, _col1, _col2"
                Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                Filter Operator --//having 过滤操作
                  predicate: ((_col1 > 0L) and (_col2 = 0L)) (type: boolean) --//过滤条件
                  Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Reduce Output Operator
"                    key expressions: _col0 (type: int), _col1 (type: bigint)"
                    sort order: ++
                    Map-reduce partition columns: _col0 (type: int)
                    Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
        Reducer 3 
            Execution mode: vectorized
            Reduce Operator Tree:
              Select Operator --// 选择列，为下步的PTF Operator开窗分析操作准备好数据
"                expressions: KEY.reducesinkkey0 (type: int), KEY.reducesinkkey1 (type: bigint), 0L (type: bigint)" --// 选择的列为_col0, _col1, _col2，即：uid,m1_count,m2_count
"                outputColumnNames: _col0, _col1, _col2" //-- 选择的列：uid,m1_count,m2_count
                Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                PTF Operator --//reduce端的窗口函数分析操作
                  Function definitions:
                      Input definition
                        input alias: ptf_0
"                        output shape: _col0: int, _col1: bigint, _col2: bigint"
                        type: WINDOWING
                      Windowing table definition
                        input alias: ptf_1
                        name: windowingtablefunction
                        order by: _col1 ASC NULLS FIRST -//窗口函数排序列
                        partition by: _col0  --// 窗口函数分区列
                        raw input shape:
                        window functions:
                            window function definition
                              alias: row_number_window_0
                              name: row_number  --//窗口函数的方法
                              window function: GenericUDAFRowNumberEvaluator
                              window frame: ROWS PRECEDING(MAX)~FOLLOWING(MAX) --//当前窗口函数上下边界
                              isPivotResult: true
                  Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                  Select Operator --//选择列，为下一步File Output Operator准备好数据
"                    expressions: _col0 (type: int), _col1 (type: bigint), _col2 (type: bigint), row_number_window_0 (type: int)"  --// 选择的列为_col0, _col1,_col2, _col3，即：uid,m1_count,m2_count,rk
"                    outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3"
                    Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
                    File Output Operator  --//对上面的结果集进行文件输出
                      compressed: false --//不压缩
                      Statistics: Num rows: 1 Data size: 4460 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  --//客户端获取数据的操作
      limit: -1  --//limit 值为-1:表示返回结果不限制条数
      Processor Tree: 
        ListSink

采用可视化工具得到stage依赖图及各个stage的执行计划。stage图如下：

接下来拆解explain执行计划

（1）先看第一部分，代表stage之间的依赖关系

得出stage-1是根，stage-0依赖于stage-1

（2）stage-1 阶段

Map阶段 1：

Map阶段：首先扫描 t_order表，其次select选择器会对下一步的group by 预选数据，为group by operator算子准备数据。然后在map端进行group by 分组预聚合（局部聚合），key及value值从mapper端输出到reducer端前，会自动按照的key值进行升序排序。

Reduce 2 阶段：

Reduce 2 阶段：该阶段group by分组聚合为merge操作，将分组有序的数据进行归并操作。然后对分组结果进行过滤having ....，逻辑如下：


select
    uid,
    sum(if(dt = '2018-01', 1, 0)) as m1_count,
    sum(if(dt = '2018-02', 1, 0)) as m2_count
from tmp
group by uid
having m1_count >0 and m2_count=0;

Reduce 3 阶段：

Reduce 3 阶段：可以得到窗口函数的执行是在group by,having之后进行，是与select同级别的。如果SQL中既使用了group by又使用了partition by，那么此时partition by的分组是基于group by分组之后的结果集进行的再次分组，即窗口函数分析的数据范围也是基于group by后的数据。

（3）stage-0 阶段

该阶段是客户端获取数据操作

小结

上述案例通过对explain执行计划分析，重点验证了窗口函数与group by 之间的区别与联系，也验证了窗口函数执行顺序。

窗口函数的执行顺序：窗口函数是作用于select后的结果集。select 的结果集作为窗口函数的输入，但是位于 distcint 之前。窗口函数的执行结果只是在原有的列中单独添加一列，形成新的列，它不会对已有的行或列做修改。简化版的执行顺序如下图：

Hive窗口函数详细介绍见文章：

Hive窗口函数详解-CSDN博客文章浏览阅读560次，点赞9次，收藏12次。Hive窗口函数详解https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/136095532?spm=1001.2014.3001.5501

2.4 案例三：只有Map阶段的类型

select —from—where型

简单的sql执行计划，不包含条件过滤、UDF函数、group by聚合、join连接等操作。由于不需要经过聚合，所以只有Map阶段操作，如果文件大小控制合适的话，可以完全发挥任务本地化执行的优点，即不需要跨节点执行，非常高效。


-- 数据准备
 
CREATE TABLE t_order (
       oid int ,
       uid int ,
       otime string,
       oamount int
 )
ROW format delimited FIELDS TERMINATED BY ",";
load data local inpath "/opt/module/hive_data/t_order.txt" into table t_order;
 
 
-- 执行sql
explain
    select
        oid,
        uid,
        otime,
        date_format(otime, 'yyyy-MM') as   dt
    from t_order where uid > 2

explain执行如下：可以得出该SQL是在本地执行的，没有有转换成MR任务


STAGE DEPENDENCIES:
  Stage-0 is a root stage
 
STAGE PLANS:
  Stage: Stage-0
    Fetch Operator    --// 客户端获取数据的操作
      limit: -1
      Processor Tree: 
        TableScan  --// 扫描表 t_order
          alias: t_order
          Filter Operator  --// 过滤操作 
            predicate: (uid > 2) (type: boolean) --// 过滤条件
            Select Operator  --// select选择列，得到最终的结果集
"              expressions: oid (type: int), uid (type: int), otime (type: string), date_format(otime, 'yyyy-MM') (type: string)"
"              outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3"
              ListSink

select—fun(col)—from—where—func(col)

只带有普通函数（除UDTF、UDAF、窗口函数），只有Map阶段操作。

参考文章：

https://www.cnblogs.com/nangk/p/17649685.html

Hive Group By的实现原理_hive group by 多个字段-CSDN博客

你真的了解HiveSql吗？真实的HiveSql执行顺序是长这样的_hive 含有tablesample的sql执行顺序-CSDN博客

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