Hive explain
HIVE提供了EXPLAIN命令来展示一个查询的执行计划，可以帮助我们查看stage的依赖情况、排查数据倾斜、hive 调优等
使用语法如下：
EXPLAIN [EXTENDED|CBO|AST|DEPENDENCY|AUTHORIZATION|LOCKS|VECTORIZATION|ANALYZE] query
explain 后面可以跟以下可选参数，注意：这几个可选参数不是 hive 每个版本都支持的。
EXTENDED：加上 extended 可以输出有关计划的额外信息。这通常是物理信息，例如文件名。这些额外信息对我们用处不大
CBO：输出由Calcite优化器生成的计划。CBO 从 hive 4.0.0 版本开始支持
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可能会导致OOM错误，将在4.0.0版本修复
DEPENDENCY：dependency在EXPLAIN语句中使用会产生有关计划中输入的额外信息。它显示了输入的各种属性
AUTHORIZATION：显示所有的实体需要被授权执行（如果存在）的查询和授权失败
LOCKS：这对于了解系统将获得哪些锁以运行指定的查询很有用。LOCKS 从 hive 3.2.0 开始支持
VECTORIZATION：将详细信息添加到EXPLAIN输出中，以显示为什么未对Map和Reduce进行矢量化。从 Hive 2.3.0 开始支持
ANALYZE：用实际的行数注释计划。从 Hive 2.2.0 开始支持
结果分析：
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
一个HIVE查询被转换为一个由一个或多个stage组成的序列（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，也可以是负责文件系统的操作（比如移动和重命名）的stage。
先从最外层开始，包含两个大的部分：
1、stage dependencies： 各个stage之间的依赖性
2、stage plan： 各个stage的执行计划
先看第一部分stage dependencies，包含两个stage，Stage-1是根stage，说明这是开始的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，里面有一个Map Reduce，一个MR的执行计划分为两个部分：
1、Map Operator Tree： MAP端的执行计划树
2、Reduce Operator Tree： Reduce端的执行计划树
这两个执行计划树里面包含这条sql语句的 operator：
map端第一个操作肯定是加载表，所以就是 TableScan 表扫描操作，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： 选取操作，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：分组聚合操作，常见的属性：
aggregations：显示聚合函数信息
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，如果没有分组，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操作，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：过滤操作，常见的属性：
predicate：过滤条件，如sql语句中的where id>=1，则此处显示(id >= 1)
Map Join Operator：join 操作，常见的属性：
condition map：join方式 ，如Inner Join 0 to 1 Left Outer Join0 to 2
keys: join 的条件字段
outputColumnNames： join 完成之后输出的字段
Statistics： join 完成之后生成的数据条数，大小等
File Output Operator：文件输出操作，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 客户端获取数据操作，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
)
