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万字长文详解HiveSQL执行计划

[db:作者]

1月 6, 2022

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。

本文首发于公众号【五分钟学大数据

学会explain,能够给我们工作中使用hive带来极大的便利!

查看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:

  1. stage dependencies: 各个stage之间的依赖性
  2. 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:

  1. Map Operator Tree: MAP端的执行计划树
  2. 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:

  1. 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
  2. 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
  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,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
  4. 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
  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>=1,则此处显示(id >= 1)
  6. 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
  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,包含输入输出文件格式化方式,序列化方式等
  8. 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

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。

2. 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":"[email protected]_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":"[email protected][email protected] part=0"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=1"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=2"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=3"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=4"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=5"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=6"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=7"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=8"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=9"}],
"input_tables":[{"tablename":"[email protected]_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":"[email protected][email protected]=0"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=1"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=2"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=1"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=2"}],
"input_tables": [{"tablename":"[email protected]_orc_partition","tabletype":"MANAGED_TABLE"}, {"tablename":"[email protected]_orc_partition_only","tabletype":"MANAGED_TABLE"}]}

代码2的explain dependency结果

{"input_partitions":
[{"partitionName":"[email protected][email protected]=1"},
{"partitionName" : "[email protected][email protected]=2"},
{"partitionName" :"[email protected][email protected]=1"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=2"}],
"input_tables": [{"tablename":"[email protected]_orc_partition","tabletype":"MANAGED_TABLE"}, {"tablename":"[email protected]_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,并没有将内连接的左右两个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": "[email protected][email protected]=0"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=1"}, …中间省略7个分区
{"partitionName":"[email protected][email protected]=9"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=1"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=2"}],
"input_tables": [{"tablename":"[email protected]_orc_partition","tabletype":"MANAGED_TABLE"}, {"tablename":"[email protected]_orc_partition_only","tabletype":"MANAGED_TABLE"}]}

代码2的explain dependency结果

{"input_partitions":
[{"partitionName":"[email protected][email protected]=0"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=1"}, …中间省略7个分区
{"partitionName":"[email protected][email protected]=9"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=0"},
{"partitionName":"[email protected][email protected]=1"}, …中间省略7个分区
{"partitionName":"[email protected][email protected]=9"}],
"input_tables": [{"tablename":"[email protected]_orc_partition","tabletype":"MANAGED_TABLE"}, {"tablename":"[email protected]_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。

3. 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:
[email protected]_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。

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