Hive优化：Explain执行计划 内容目录Hive优化：Explain执行计划一：Explain执行计划二：Explain的语法三：Explain的用法四、图示Explain执行计划 一：Explain执行计划想要做好hive优化，你可以启用一些hive配置，压缩文件等等，但是羊毛出在羊身上，硬件配置好了，写了一个无敌菜sql，任凭你的配置再好，也不能顶得住sql的毁灭打击啊所以就要了解一下s
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2023-07-20 18:30:12
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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，
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2023-09-01 18:45:50
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HIVE执行计划查看关键字EXPLAIN 使用方法：EXPLAIN SELECT ```````(SQL语句)解释：MapReduce:表示当前任务执行所用的计算机引擎是MapReduce Map Operator Tree:表示当前描述的Map阶段执行的操作信息。 Reduce Operator Tree:表示当前描述的Reduce阶段的操作信息。 MAP: TableScan:表示对关键字al
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2023-09-20 06:30:13
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首先需要明确，一般来说spark可以支持scala、python、R等多种语言，这里用的是scala的脚本。在spark安装目录下，执行bin/spark-shell可以启动scala脚本，然后可以逐行输入scala命令。另一种方式是直接编写如test.scala这样的脚本文件，然后交给spark-shell运行：./spark-shell < test.scala
一、执行计划explain，查看基本信息explain dependency，查看依赖信息explain authorization，查看权限信息1.explain 用法-- explain + 执行语句
例如：
explain
select
s2.s_id ,avg(s2.s_score) as avg_score
from edu.student s
join edu.score s2 o
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2023-09-08 20:14:36
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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，
Hive版本: hive-1.1.0-cdh5.14.2用户提交HiveQL查询后，Hive会把查询语句转换为MapReduce作业。Hive会自动完成整个执行过程，一般情况下，我们并不用知道内部是如何运行的。但当查询遇到性能瓶颈时，就需要对HiveQL进行调优。 EXPLAIN是调优时查看执行计划的工具，执行计划可以清晰的告诉我们查询的stage、map、reduce等阶段的信息。 EXPLAI
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2023-08-15 23:50:34
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1、 Hive on Spark EXPLAIN statement在Hive中，命令Explain可以用来查看查询的执行计划。对于Hive on Spark，这个命令本身不会改变，还会表现的和以前一样。它仍然会显示依赖语法树和每个stage阶段的执行计划。然后，如果hive.execution.engine设置为spark，它将代替默认的MapReduce的查询引擎，而是显示Spar
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2023-08-11 20:37:38
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一、查看HQL执行计划explain1、explain hive在执行的时候会把所对应的SQL语句都会转换成mapreduce代码执行，但是具体的MR执行信息我们怎样才能看出来呢？
这里就用到了explain的关键字，他可详细的表示出在执行所对应的语句所对应的MR代码。
语法格式如下。extended关键字可以更加详细的列举出代码的执行过程。
Hive提供了一个EXPLAIN显示查询执行计划的
一、查看执行计划Hive 的 SQL 语句在执行之前需要将 SQL 语句转换成 MapReduce 任务，因此需要了解具体的转换过程，可以在 SQL 语句中输入如下命令查看具体的执行计划。## 查看执行计划，添加extended关键字可以查看更加详细的执行计划 explain [extended] query例如：explain select department, count(*) as tot
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2023-09-08 14:06:53
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# 如何在Spark中遍历逻辑计划
在大数据时代，Apache Spark是一款强大的分布式计算框架。理解Spark的逻辑计划对于优化你的Spark应用程序至关重要。本文将指导你如何遍历Spark的逻辑计划，从流程到代码实现，帮助你明白每一步的意义。
## 流程概述
以下是遍历Spark逻辑计划的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。Hive是一个翻译器：SQL ---> Hive引擎 ---> MapReduce程序Hive工作原理 用户提交查询等任务给Driver。编译器获得该用户的任务Plan。编译器Compiler根据
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2023-07-12 21:11:45
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逻辑计划优化（Logical Optimization）阶段把标准的基于规则（Rule-based）的优化策略应用于已经分析的逻辑计划（Resolved Logical Plan）。说明：为了对总体架构有一个更加宏观的掌握，所以逻辑计划分析规则的实现会在后续逐渐补上，先继续分析总体框架的实现。优化规则的分类逻辑计划的默认优化规则集Optimizer#defaultBatches变量中定义。和逻辑计
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2023-08-11 20:38:50
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Hive的底层就是MapReduce的编程实现，我们可以通过执行计划详细的了解执行过程。对于我们对底层的理解，有很大的帮助。语法及结构官方对Hive Explain的英文解释，如果大家英文不错的话，强推： https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Explain首先，Explain的语法：EXPLAIN [EXT
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2023-07-12 21:01:13
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文章目录概述1.不带函数操作的select-from-where型简单SQL1.1执行示例1.2 运行逻辑分析1.3 伪代码解释2.带普通函数和运行操作符的普通型SQL执行计划解读2.1 执行计划解读2.2 伪代码解释逻辑 概述可能所有的SQLboy刚接触SQL语句的时候都是select xxx from xxx where xxx。在hive中，我们把这种语句称为select-from-whe
# Hive工作原理以及物理和逻辑计划
## 1. Hive工作原理概述
在开始解释Hive的工作原理之前，让我们先了解一下Hive的基本概念和术语。Hive是建立在Hadoop之上的一种数据仓库解决方案，它允许我们使用类似于SQL的查询语言（称为HiveQL）来处理存储在Hadoop集群中的大规模数据。
Hive将用户提交的查询转换为一系列的MapReduce任务，并在Hadoop集群上执
原创
2023-09-12 09:47:40
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hive优化一.explain(执行计划)1.基本语法2.示例二.Fetch抓取（默认已开启）三.本地模式四.表的优化1.小表、大表join2.大表jion大表（1）空key过滤（2）空key转换3.MapJoin（默认已开启）（1）开启 MapJoin 参数设置（2）MapJoin工作机制（3）示例演示4.Group by5.Count(Distinct)去重统计6.笛卡尔积7.行列过滤8.动
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2023-07-14 12:53:06
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Hive Explain 语句类似Mysql 的Explain 语句，提供了对应查询的执行计划，对于我们在理解Hive底层逻辑、Hive调优、Hive SQL书写等方面提供了一个参照，在我们的生产工作了是一个很有意义的工具。1.Hive Explain语法EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|A
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2023-07-12 21:01:27
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在clickhouse 20.6版本之前要查看SQL语句的执行计划需要设置日志级别为trace才能可以看到，并且只能真正执行sql，在执行日志里面查看。在20.6版本引入了原生的执行计划的语法。在20.6.3版本成为正式版本的功能。1、基本语法EXPLAIN [AST | SYNTAX | PLAN | PIPELINE] [setting = value, ...] SELECT ... [FO
1 创建测试用表 1）建大表、小表和 JOIN 后表的语句 // 创建大表 create table bigtable(id bigint, t bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url st ...
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2021-08-15 16:17:00
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