详细解释HiveSQL执行计划
一、前言
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。
学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！
二、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：
-
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：
-
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
-
-
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
-
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。
案例四：定位产生数据倾斜的代码段
数据倾斜大多数都是大 key 问题导致的。
如何判断是大 key 导致的问题，可以通过下面方法：
1. 通过时间判断
如果某个 reduce 的时间比其他 reduce 时间长的多，如下图，大部分 task 在 1 分钟之内完成，只有 r_000000 这个 task 执行 20 多分钟了还没完成。
注意：要排除两种情况：
-
如果每个 reduce 执行时间差不多，都特别长，不一定是数据倾斜导致的，可能是 reduce 设置过少导致的。
-
有时候，某个 task 执行的节点可能有问题，导致任务跑的特别慢。这个时候，mapreduce 的推测执行，会重启一个任务。如果新的任务在很短时间内能完成，通常则是由于 task 执行节点问题导致的个别 task 慢。但是如果推测执行后的 task 执行任务也特别慢，那更说明该 task 可能会有倾斜问题。
2. 通过任务 Counter 判断
Counter 会记录整个 job 以及每个 task 的统计信息。counter 的 url 一般类似：
http://bd001:8088/proxy/application_1624419433039_1569885/mapreduce/singletaskcounter/task_1624419433039_1569885_r_000000/org.apache.hadoop.mapreduce.FileSystemCounter
通过输入记录数，普通的 task counter 如下，输入的记录数是 13 亿多:
而 task=000000 的 counter 如下，其输入记录数是 230 多亿。是其他任务的 100 多倍：
定位 SQL 代码
1. 确定任务卡住的 stage
-
通过 jobname 确定 stage：
一般 Hive 默认的 jobname 名称会带上 stage 阶段，如下通过 jobname 看到任务卡住的为 Stage-4：
-
如果 jobname 是自定义的，那可能没法通过 jobname 判断 stage。需要借助于任务日志：
找到执行特别慢的那个 task，然后 Ctrl+F 搜索 “CommonJoinOperator: JOIN struct” 。Hive 在 join 的时候，会把 join 的 key 打印到日志中。如下：
上图中的关键信息是：struct<_col0:string, _col1:string, _col3:string>
这时候，需要参考该 SQL 的执行计划。通过参考执行计划，可以断定该阶段为 Stage-4 阶段：
2. 确定 SQL 执行代码
确定了执行阶段，即 Stage-4 阶段。通过执行计划，则可以判断出是执行哪段代码时出现了倾斜。还是从此图，这个 Stage-4 阶段中进行连接操作的表别名是 d：
就可以推测出是在执行下面红框中代码时出现了数据倾斜，因为这行的表的别名是 d：
以上仅列举了4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、hive 调优等，小伙伴们可以自行尝试。
3. 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":"default@student_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":"default@student_orc_partition@ part=0"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=1"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=2"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=3"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=4"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=5"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=6"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=7"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=8"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=9"}],
"input_tables":[{"tablename":"default@student_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":"default@student_orc_partition@part=1"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=2"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition_only@part=0"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition_only@part=1"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition_only@part=2"}],
"input_tables": [{"tablename":"default@student_orc_partition","tabletype":"MANAGED_TABLE"}, {"tablename":"default@student_orc_partition_only","tabletype":"MANAGED_TABLE"}]}
代码2的explain dependency结果：
{"input_partitions":
[{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=1"},
{"partitionName" : "default@student_orc_partition@part=2"},
{"partitionName" :"default@student_orc_partition_only@part=1"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition_only@part=2"}],
"input_tables": [{"tablename":"default@student_orc_partition","tabletype":"MANAGED_TABLE"}, {"tablename":"default@student_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，并没有将内连接的右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": "default@student_orc_partition@part=0"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=1"}, …中间省略7个分区
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=9"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition_only@part=1"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition_only@part=2"}],
"input_tables": [{"tablename":"default@student_orc_partition","tabletype":"MANAGED_TABLE"}, {"tablename":"default@student_orc_partition_only","tabletype":"MANAGED_TABLE"}]}
代码2的explain dependency结果：
{"input_partitions":
[{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=0"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=1"}, …中间省略7个分区
{"partitionName":"default@student_orc_partition@part=9"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition_only@part=0"},
{"partitionName":"default@student_orc_partition_only@part=1"}, …中间省略7个分区
{"partitionName":"default@student_orc_partition_only@part=9"}],
"input_tables": [{"tablename":"default@student_orc_partition","tabletype":"MANAGED_TABLE"}, {"tablename":"default@student_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。
4. 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:
default@student_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。