详解HiveSQL执行筹划
0、前言Hive SQL的执行筹划描述SQL实际执行的整体表面，通过执行筹划能相识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。别的还能资助开发者辨认看似等价的SQL其实是不等价的，看似不等价的SQL其实是等价的SQL。可以说执行筹划是打开SQL优化大门的一把钥匙。
要想学SQL执行筹划，就需要学习查看执行筹划的命令：explain，在查询语句的SQL前面加上关键字explain是查看执行筹划的根本方法。
学会explain，能够给我们工作中使用hive带来极大的便利！
一、SQL的执行筹划
Hive提供的执行筹划现在可以查看的信息有以下几种：
命令使用方式阐明explain查看执行筹划的根本信息explain dependencydependency在explain语句中使用会产生有关筹划中输入的额外信息。它体现了输入的各种属性explain authorization查看SQL操纵相关权限的信息explain vectorization查看SQL的向量化描述信息，体现为什么未对Map和Reduce进行矢量化。从 Hive 2.3.0 开始支持explain analyze用实际的行数注释筹划。从 Hive 2.2.0 开始支持explain cbo输出由Calcite优化器天生的筹划。CBO 从 Hive 4.0.0 版本开始支持explain locks这对于相识体系将得到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大概会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复explain extended加上 extended 可以输出有关筹划的额外信息。这通常是物理信息，比方文件名，这些额外信息对我们用处不大 二、explain的用法
Hive提供了explain命令来展示一个查询的执行筹划，这个执行筹划对于我们相识底层原理，Hive 调优，排查数据倾斜等很有资助。
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构成的序列（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，也可以是负责文件体系的操纵（比如移动和重定名）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的执行筹划
先看第一部分 stage dependencies ，包含两个 stage，Stage-1 是根stage，阐明这是开始的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，内里有一个 Map Reduce，一个MR的执行计分别为两个部分：
[*] Map Operator Tree：MAP端的执行筹划树
[*] Reduce Operator Tree：Reduce端的执行筹划树
这两个执行筹划树内里包含这条sql语句的 operator：
operator类型阐明TableScan表扫描操纵，map端第一个操纵肯定是加载表，所以就是表扫描操纵，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选取操纵，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常见的属性：
●aggregations：体现聚合函数信息
●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，假如没有分组，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操纵，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过滤操纵，常见的属性：
●predicate：过滤条件，如sql语句中的where id>=1，则此处体现(id >= 1)Map Join Operator●join 操纵，常见的属性：
●condition map：join方式 ，如Inner Join 0 to 1 Left Outer Join0 to
●keys: join 的条件字段
●outputColumnNames：join 完成之后输出的字段
●Statistics：join 完成之后天生的数据条数，大小等File Output Operator文件输出操纵，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客户端获取数据操纵，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 2.1 explain的使用场景
2.1.1 案例一：join 语句会过滤 null 的值吗？
现在，我们在hive cli 输入以下查询筹划语句
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 如许一行，阐明 join 时会自动过滤掉关联字段为 null 值的环境，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。
2.1.2 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，内里有 keys: id (type: int) 阐明按照 id 进行分组的，再往下看还有 sort order: + ，阐明是按照 id 字段进行正序排序的。
2.1.3 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时的条数淘汰了，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，看下执行筹划不就知道了嘛！
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 * fromtest1 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。<strong>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</strong>。
2.1.4 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。怎样判定是大 key 导致的问题，可以通过下面方法：
1. 通逾期间判定
假如某个 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。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a73051562137461eb50c110d0680e13f.png
注意：要清除两种环境：
[*] 假如每个 reduce 执行时间差不多，都特别长，不一定是数据倾斜导致的，大概是 reduce 设置过少导致的。
[*] 偶尔候，某个 task 执行的节点大概有问题，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。假如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。但是假如推测执行后的 task 执行任务也特别慢，那更阐明该 task 大概会有倾斜问题。
2. 通过任务 Counter 判定
Counter 会记录整个 job 以及每个 task 的统计信息。counter 的 url 一样平常类似：
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：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/5882ff7936f04f9083eae45f186dc89b.png
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/2a3f49149bf640269e2d427372388aaf.png
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：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/5b62b70bf3e84df79b2df11afe7c1abf.png
定位 SQL 代码
1. 确定任务卡住的 stage
[*] 通过 jobname 确定 stage：
一样平常 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：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/362f59de58b34d68974b8bae8a7aaea8.png
[*] 假如 jobname 是自定义的，那大概没法通过 jobname 判定 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：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0ef55ecb8e444bc3a029a4057ba64734.png
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 的执行筹划。通过参考执行筹划，可以断定该阶段为 Stage-4 阶段：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ebb6de22dfab4b4fa4c64a360f7f1d94.png
2. 确定 SQL 执行代码
确定了执行阶段，即 Stage-4 阶段。通过执行筹划，则可以判定出是执行哪段代码时出现了倾斜。还是从此图，这个 Stage-4 阶段中进行连接操纵的表别名是 d：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/38f29c3c583142488200bca19e8ec6f2.png
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：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/81be9bcd12d44170bbb3edc20102b376.png
2.2 explain dependency的用法
explain dependency用于描述一段SQL需要的数据泉源，输出是一个json格式的数据，内里包含以下两个部分的内容：
[*]input_partitions：描述一段SQL依赖的数据泉源表分区，内里存储的是分区名的列表，假如整段SQL包含的全部表都是非分区表，则体现为空。
[*]input_tables：描述一段SQL依赖的数据泉源表，内里存储的是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：快速清除。快速清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。比方，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大概空跑，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，资助明白程序的运行，特别是有助于明白有多重子查询，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：
2.2.1 案例一：辨认看似等价的代码
对于刚接触SQL的程序员，很轻易将
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。
2.2.2 案例二：辨认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到场非等值过滤的条件，假如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。假如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。这时的环境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，轻易认为代码片段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。
2.3 explain authorization 的用法
通过explain authorization可以知道当前SQL访问的数据泉源（INPUTS） 和数据输出（OUTPUTS），以及当前Hive的访问用户 （CURRENT_USER）和操纵（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：
上面案例的数据泉源是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;
当前的操纵用户是hdfs，操纵是查询；
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，但假如运行上面的SQL的话也能够正常运行。为什么会出现这种环境？Hive在默认不配置权限管理的环境下不进行权限验证，全部的用户在Hive内里都是超等管理员，即使不对特定的用户进行赋权，也能够正常查询。
参考资料：
1.wx公众号(五分钟学大数据)-《万字长文详解HiveSQL执行筹划》
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