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
好，学到这里再翻到上面 explain 的查询结果，是不是感觉基本都能看懂了。
实践
本节介绍 explain 能够为我们在生产实践中带来哪些便利及解决我们哪些迷惑
1． join 语句会过滤 null 的值吗？
现在，我们在hive cli 输入以下查询计划语句
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 这样一行，说明 join 时会自动过滤掉关联字段为 null值的情况，但 left join 或 full join 是不会自动过滤的，大家可以自行尝试下。
2． 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，里面有 keys： id （type： int） 说明按照 id 进行分组的，再往下看还有 sort order： ＋ ，说明是按照 id 字段进行正序排序的。
3． 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时的条数减少了，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，看下执行计划不就知道了嘛
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 ＊ from test1 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。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。
最后
以上仅列举了3个我们生产中既熟悉又有点迷糊的例子，explain 还有很多其他的用途，如查看stage的依赖情况、排查数据倾斜、hive 调优等，小伙伴们可以自行尝试。
