大数据学习(10)-Explain详解

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在Hadoop生态系统中，Explain是用于解释和可视化Hive或者Hadoop Job的执行计划的工具。这个执行计划通常由一系列的Stage组成，每个Stage代表了一个MapReduce Job或者一个文件系统操作等。这些Stage按照一定的顺序排列，并且相邻的Stage之间通常存在着依赖关系。

一般来说，每个Stage都可以表示为以下的一些形式：

1. MapStage：这个Stage代表了一个MapReduce作业的Map阶段。它从输入数据中读取数据，然后对每条数据进行指定的映射操作。
2. ReduceStage：这个Stage代表了一个MapReduce作业的Reduce阶段。在这个阶段，Map阶段输出的中间结果会被聚合，然后对每个组进行Reduce操作。
3. File Output Format Stage：这个Stage代表了将数据写入到文件系统的阶段。在这个阶段，Reduce阶段的输出结果会被写入到指定的文件或者目录中。

这些Stage之间通常存在以下的依赖关系：

1. MapStage和ReduceStage之间：MapStage的输出是ReduceStage的输入，因此MapStage必须在ReduceStage之前执行。
2. ReduceStage和File Output Format Stage之间：ReduceStage的输出是File Output Format Stage的输入，因此ReduceStage必须在File Output Format Stage之前执行。

通过将这些Stage以及它们之间的依赖关系呈现出来，Explain可以提供一个清晰的可视化效果，帮助用户更好地理解Job的执行过程以及各个阶段的时间消耗等。同时，如果Job执行过程中出现了问题，通过Explain也可以快速定位到问题出现的Stage，以便于进行问题的排查和解决。