Hive执行计划之只有map阶段SQL性能分析和解读

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• 概述
  
• 1.不带函数操作的select-from-where型简单SQL
  
  
  
  • 1.1执行示例
    
  • 1.2 运行逻辑分析
    
  • 1.3 伪代码解释
    
  
  
• 2.带普通函数和运行操作符的普通型SQL执行计划解读
  
  
  
  • 2.1 执行计划解读
    
  • 2.2 伪代码解释逻辑
    
  
  

概述

可能所有的SQLboy刚接触SQL语句的时候都是select xxx from xxx where xxx。在hive中，我们把这种语句称为select-from-where型语句，也可称为简单SQL，这类简单SQL是特指不含有变转换函数，聚合函数，开窗函数和连接操作的SQL语句。
这类SQL主要特征是只有map阶段，没有reduce阶段。
本文分析一下这类简单SQL执行计划和性能，让我们从最基础的SQL分析，hive简单语句select from where 型语句性能分析，逐渐深入，进而学会分析复杂SQL的性能和执行计划。
所有的复杂SQL（几百行？上千行？）都是由一个个简单SQL带一些特殊函数堆叠而成的。
1.不带函数操作的select-from-where型简单SQL

这类SQL语句通常只有select-from-where，没有其他函数操作，或者操作符处理，例如字符串截取。
1.1执行示例

例1 不带函数操作的select-from-where型简单SQL。

1. -- 本文默认使用mr计算引擎
2. explain
3. -- 统计年龄等于30岁的所有昵称
4. select age,nick from temp.user_info_all
5. where ymd = '20230505'
6. and age = 30;

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执行执行计划结果：

1. STAGE DEPENDENCIES:
2.   Stage-1 is a root stage
3.   Stage-0 depends on stages: Stage-1
5. STAGE PLANS:
6.   Stage: Stage-1
7.     Map Reduce
8.       Map Operator Tree:
9.           TableScan
10.             alias: user_info_all
11.             Statistics: Num rows: 32634295 Data size: 783223080 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
12.             Filter Operator
13.               predicate: (age = 30) (type: boolean)
14.               Statistics: Num rows: 16317147 Data size: 391611528 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
15.               Select Operator
16.                 expressions: 30 (type: bigint), nick (type: string)
17.                 outputColumnNames: _col0, _col1
18.                 Statistics: Num rows: 16317147 Data size: 391611528 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
19.                 File Output Operator
20.                   compressed: true
21.                   Statistics: Num rows: 16317147 Data size: 391611528 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
22.                   table:
23.                       input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
24.                       output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
25.                       serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
27.   Stage: Stage-0
28.     Fetch Operator
29.       limit: -1
30.       Processor Tree:
31.         ListSink

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通过以上内容，我们可以看到，整个SQL逻辑执行过程中只有map操作树（Map Operate Tree）,若转换成MapReduce来看的话，即只有Map阶段的任务。
如果有执行计划里关键词不熟悉的，建议阅读这篇 Hive执行计划之一文读懂Hive执行计划 。
1.2 运行逻辑分析

以上流程我们可以分解为运行逻辑图来看，如下图：

我们在之前的文章中提起过，Hive执行计划是一个预估的执行计划，只有在SQL实际执行后才会获取到真正的执行计划。那我们来看看以上语句的实际运行控制台打印过程。额，失算了，因为结果太多，限制一下输出条数。

1. Query ID = hdfs_20230613111158_03c8f6e1-e04f-4e4e-aa9b-569a89860438
2. Total jobs = 1
3. Launching Job 1 out of 1
4. # 这里表示没有reduce任务，reduce任务执行的服务器节点是0个。
5. Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
6. ...
7. Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 6; number of reducers: 0
8. 2023-06-13 11:12:28,564 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
9. 2023-06-13 11:12:45,219 Stage-1 map = 17%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 6.17 sec
10. ...
11. 2023-06-13 11:12:54,523 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 40.52 sec
12. MapReduce Total cumulative CPU time: 40 seconds 520 msec
13. Ended Job = job_1675664438694_14052273
14. MapReduce Jobs Launched:
15. Stage-Stage-1: Map: 6   Cumulative CPU: 40.52 sec   HDFS Read: 203436481 HDFS Write: 2412 SUCCESS
16. Total MapReduce CPU Time Spent: 40 seconds 520 msec

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从上面的结果可以知道，实际的运行过程也是只有map阶段的操作。
针对select-from-where只有map阶段操作而没有reduce阶段的主要原因是这类SQL只有从表中读取数据并执行数据行的过滤，并没有需要将HDFS在其他节点上的数据与该节点数据放在一起处理的必要，因此这类SQL不需要reduce操作。Map阶段过滤后的数据，就是最终的结果数据。
这种只含map的操作，如果文件大小控制在合适的情况下，都将只有本地操作，其执行非常高效，运行效率完全不输于在计算引擎Tez和Spark上运行。感兴趣的小伙伴可以去将三者运行效率比对一下。
1.3 伪代码解释

接下来我们再以mr伪代码的方式理解一下上述语句的运行情况：
例2 MRselect-from-where简单SQL代码解析

1. map(inkey,invalue,context);
2. colsArray = invalue.split("\t");
3. //对应filter操作，过滤掉age=30的数据行，ymd为分区列，属于文件级操作，这里不展示了。
4. if int(colsArray[11]) == 30 {
5.   //获取age,nick两列，就是投影操作，即select操作
6.   age = colsArray[11];
7.   nick = colsArray[7];
8.   //最后输出两列age，nick,执行计划中对应的为_col0和_col1.这里invalue为1
9.   context.write(age,nick);
10. }
11. reduce(inkey,invalue,context)
12.   //pass表示不会执行
13.   pass;

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2.带普通函数和运行操作符的普通型SQL执行计划解读

这里的普通函数特指除表转换函数（UDTF），聚合函数和窗口函数之外的函数。例如：nvl(),cast(),case when,concat(),year()等，具体有哪些，后续会专门罗列。
这类SQL也属于select-from-where型SQL，其主要特点也是只有map阶段处理。
我们也可以给它更具体的称为 select-function(column)-from-where-function(column)类。
2.1 执行计划解读

接下来可以看一个带普通函数和操作符的SQL执行计划案例。
例3 带普通函数和操作符的SQL运行计划。

1. explain
2. -- 统计年龄等于30岁的所有昵称
3. select uid,
4. nvl(client,'android') as client,
5. case when age > 20 then '老腊肉' else '小鲜肉' end as label,
6. concat(nick,'_测试') as nick,
7. cast(chat_uv as double)/10 as chat
8. from temp.user_info_all
9. where ymd = '20230505'
10. and age in (18,19,20,21) and chat_uv is not null and substr(uid,0,1) = '1';

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输出的执行计划结果：

1. STAGE DEPENDENCIES:
2.   Stage-1 is a root stage
3.   Stage-0 depends on stages: Stage-1
5. STAGE PLANS:
6.   Stage: Stage-1
7.     Map Reduce
8.       Map Operator Tree:
9.           TableScan
10.             alias: user_info_all
11.             Statistics: Num rows: 32634295 Data size: 783223080 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
12.             # where 条件过滤
13.             Filter Operator
14.               predicate: ((age) IN (18, 19, 20, 21) and chat_uv is not null and (substr(uid, 0, 1) = '1')) (type: boolean)
15.               Statistics: Num rows: 8158574 Data size: 195805776 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
16.               # 列投影
17.               Select Operator
18.                 expressions: uid (type: bigint), NVL(client,'android') (type: string), CASE WHEN ((age > 20)) THEN ('老腊肉') ELSE ('小鲜肉') END (type: string), concat(nick, '_测试') (type: string), (UDFToDouble(chat_uv) / 10) (type: double)
19.                 outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4
20.                 Statistics: Num rows: 8158574 Data size: 195805776 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
21.                 File Output Operator
22.                   compressed: true
23.                   Statistics: Num rows: 8158574 Data size: 195805776 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
24.                   table:
25.                       input format: org.apache.hadoop.mapred.SequenceFileInputFormat
26.                       output format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveSequenceFileOutputFormat
27.                       serde: org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe
29.   Stage: Stage-0
30.     Fetch Operator
31.       limit: -1
32.       Processor Tree:
33.         ListSink

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通过以上执行计划我们可以看到，这个结果同select-from-where 型SQL，只有map阶段的操作，如果实际去运行以上任务，得到的执行步骤也和例1类似。即在map运行完整个作业任务结束。
结合以上实例我们可以得出一个结论 select-function(colums)-from-where-function(column)这种类型的SQL可以归于select-from-where类简单SQL类型。
2.2 伪代码解释逻辑

例4 例2的MapReduce伪代码执行逻辑。

1. //整个程序只有map阶段，没有reduce逻辑
2. map(inkey,invalue,context);
3. //数据输入是一行数据
4. colsArray = invalue.split("\t");
5. if age in (18,19,20,21) and chat_uv != null and substr(uid, 0, 1) == '1'{
6.   uid = colsArray[0];
7.   client = colsArray[3];
8.   if client == null{
9.     client = 'android';
10.   }
11.   label = '';
12.   if age > 20 {
13.     label = '老腊肉'；
14.   } else {
15.     label = '小鲜肉'；
16.   }
17.   nick = nick+'_测试');
18.   chat = double(chat_uv)/10;
19. }
20. context.write(uid,client+'\t'+label+'\t'+nick+'\t'+chat);

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下一期：Hive常见时间函数的使用与问题整理
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