Hive优化:Hive的执行计划、分桶、MapJoin、数据倾斜

1. hive的执行计划

1.1 为什么使用EXPLAIN

在处理大数据查询时，性能是一个关键问题。复杂的查询可能涉及多个表的连接、过滤、分组和排序操作，这些操作如果处理不当，会导致查询效率低下，甚至无法完成。在Hive中，EXPLAIN命令可以帮助我们理解查询的执行计划，识别出潜在的性能瓶颈，从而进行有针对性的优化。

1.2 使用EXPLAIN的步骤

使用EXPLAIN命令只需在查询语句前加上EXPLAIN关键字，即可查看该查询的执行计划。通过EXPLAIN输出的执行计划，可以看到每个阶段的操作，如表扫描、数据过滤、分组聚合等。

• 编写SQL查询：确定要执行的查询。
• 添加EXPLAIN关键字：在查询面前加上EXPLAIN

EXPLAIN SELECT ...;

1.3 EXPLAIN在什么场合使用

EXPLAIN命令适用于以下场合：

• 复杂查询：当查询涉及多个表的连接、复杂的过滤条件或分组聚合时，使用EXPLAIN可以帮助理解查询的执行步骤，并能找出性能瓶颈。
• 查询优化：在优化查询性能时，EXPLAIN可以帮助验证优化的效果。
• 调试查询：如果查询执行时间过长或结果不符合预期，使用EXPLAIN可以帮助诊断问题，发现潜在的错误或低效的操作。

2. 分桶

2.1 为什么要使用分桶

• 为了抽样
  在处理大规模数据集时，在开发和修改查询的阶段，可以使用整个数据集的一部分进行抽样测试查询、修改。可以使得开发更高效。
• 为了提高查询
  连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用Map端连接（Map-side join）高效的实现。
  比如join操作，对于join操作两个表有一个相同的列，如果对这两个表都进行了桶操作。那么将保存相同列值的桶进行join操作就可以，可以大大减少join的数据量。

3. Map Join

3.1 Map Join

Map Join就是在Map阶段进行表之间的连接。而不需要进入到Reduce阶段才进行连接。这样就节省了在shuffle阶段时要进行大量的数据传输，从而起到了优化作业的作用。
要使MapJoin能够顺利进行，就必须满足这样的条件：除了一份表的数据分布在不同的Map中外，其他连接的表的数据必须在每个Map中有完整拷贝。
所以并不是所有的场景都适合用Map join。它通常会用在如下的一些场景：在两个要连接的表中，有一个大表，有一个小表，这个小表可以存放在内存中而不影响性能。
这样就可以把小表文件复制到每一个Map任务的本地，再让Map把文件读到内存中待用。

3.1.1 大小表关联

select f.a