一、Hive Explain简介
Hive Explain是Hive查询优化的一个重要工具，它可以帮助用户了解查询执行的情况，以及查询性能的调优。通过解析和分析Hive查询的执行计划，用户可以评估查询性能、识别潜在的瓶颈和性能问题，并且在必要时调整查询计划。
在Hive中，查询优化是指通过选择最佳查询计划、优化查询性能等方式，使得查询可以在最短的时间内完成，并且产生最优的结果。而对于大规模数据的处理，查询优化显得尤为重要。
Hive Explain可以帮助用户找出Hive查询的瓶颈，通过一些常用的调优方法对查询进行优化，提高查询效率。
二、使用Hive Explain进行查询优化
在使用Hive Explain进行查询优化时，我们可以通过以下几个步骤来实现：
1、确定查询语句
首先需要确定需要优化的查询语句，可以通过以下方式获得：
hive> show queries;
这个命令可以列出当前Hive服务器上的所有查询。
2、解释查询计划
接下来，我们需要使用Hive Explain来解释查询计划：
hive> explain select * from table_name where column_name = 'value';
这个命令将语法解析器（Parser）生成的语法树（Syntax Tree）经过语义分析（Semantic Analysis）以后转化为逻辑执行计划（Logical Plan），并展示在输出信息中。
逻辑计划是一个高层次的抽象，它并不包含物理执行的细节。通过读取逻辑计划，Hive Explain可以决定如何执行查询，从而实现查询的优化。
3、阅读查询计划
在查询计划中，每个操作符（Operator）代表一个逻辑操作。从输出信息中，我们可以获取以下重要信息：
（1）扫描属性（Scan Properties）
在查询计划中，表的扫描属性包括扫描行数、扫描大小、顺序和过滤条件等。在性能参数调优时，这些基础参数是必不可少的。
Scan Operator
alias: table_name
properties:
TableScan
alias: table_name
filterExpr: (column_name = 'value') (type: boolean)
...
（2）文件路径（File Paths）
在查询计划中，可以查看将从哪些数据源获取数据。
file:/hdfs/path/to/table_name
（3）中间结果（Intermediate Results）
查询计划中，中间结果是通过各种运算得出的中间状态。
Map JOIN
mapjoin: true
outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, ...
Select Operator
expressions: _col1 (type: int), _col5 (type: string)
outputColumnNames: _col0, _col1
File Output Operator
...
（4）动态分区（Dynamic Partition）
动态分区可以根据查询选择的列进行自动分区。动态分区的列名由分隔符“/”隔开，表示需要分区的列，可以使用以下命令查看：
hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;
hive> set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
hive> explian insert into table_name partition(dt) select * from partitioned_table where dt > '20200101' and dt <= '20200131';
（5）数据倾斜（Data Skew）
在Hive中，数据倾斜是指在一个或多个数据块中包含了过多的数据，从而导致性能问题。通过Hive Explain的输出信息，用户可以识别数据倾斜并进行优化。
三、查询优化技巧
通过阅读查询计划，我们可以识别一些潜在的性能问题，并通过采用一些常见的查询优化技巧进行性能优化：
1、选择正确的存储格式
在选择存储格式时，应该根据数据量的大小、查询的类型和数据的类型选择最合适的存储格式。以下是一些常见的格式：
- 文本文件（Text File）：适用于简单的存储方式，易于理解和处理。
- 序列文件（Sequence File）：适用于大型数据集。
- AVRO文件（AVRO File）：适用于需要快速读取数据的场景。
- RC文件（RC File）：适用于多个小文件构成的数据集。
2、合理分区
在分区表上执行查询时，数据的分布情况将会影响执行效率。合理的分区可以降低查询时间。
3、使用关系型数据库（RDBMS）进行连接
在处理关联数据时，可以使用关系数据库（如MySQL、Oracle）进行连接，而不是在Hive中进行连接。
4、使用压缩技术
在处理大量数据时，可以使用压缩技术来减少存储空间和提高查询效率。但是需要注意选择压缩格式时，应该谨慎选择。
5、合理使用Bucket
Bucket是将数据根据某些特定的条件进行分组的一种方式。通过合理设置Bucket数量，可以实现数据的均衡分布，从而提高查询效率。
四、总结
通过Hive Explain，我们可以更好地了解查询执行计划，识别并解决查询性能问题。在进行查询优化时，应该注意选择合适的存储格式、分区、连接方式、压缩技术和Bucket数量，从而可以提高查询效率。
