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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。
-- 本文默认使用mr计算引擎
explain
-- 统计年龄等于30岁的所有昵称
select age,nick from temp.user_info_all
where ymd = '20230505'
and age = 30;
执行执行计划结果：
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: user_info_all
Statistics: Num rows: 32634295 Data size: 783223080 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Filter Operator
predicate: (age = 30) (type: boolean)
Statistics: Num rows: 16317147 Data size: 391611528 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Select Operator
expressions: 30 (type: bigint), nick (type: string)
outputColumnNames: _col0, _col1
Statistics: Num rows: 16317147 Data size: 391611528 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
File Output Operator
compressed: true
Statistics: Num rows: 16317147 Data size: 391611528 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
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。
Query ID = hdfs_20230613111158_03c8f6e1-e04f-4e4e-aa9b-569a89860438
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
# 这里表示没有reduce任务，reduce任务执行的服务器节点是0个。
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
...
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 6; number of reducers: 0
2023-06-13 11:12:28,564 Stage-1 map = 0%, reduce = 0%
2023-06-13 11:12:45,219 Stage-1 map = 17%, reduce = 0%, Cumulative CPU 6.17 sec
...
2023-06-13 11:12:54,523 Stage-1 map = 100%, reduce = 0%, Cumulative CPU 40.52 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 40 seconds 520 msec
Ended Job = job_1675664438694_14052273
MapReduce Jobs Launched:
Stage-Stage-1: Map: 6 Cumulative CPU: 40.52 sec HDFS Read: 203436481 HDFS Write: 2412 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 40 seconds 520 msec
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
map(inkey,invalue,context);
colsArray = invalue.split("t");
//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。
if int(colsArray[11]) == 30 {
//获取age,nick两列，就是投影操作，即select操作
age = colsArray[11];
nick = colsArray[7];
//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
context.write(age,nick);
}
reduce(inkey,invalue,context)
//pass表示不会执行
pass;
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。
explain
-- 统计年龄等于30岁的所有昵称
select uid,
nvl(client,'android') as client,
case when age > 20 then '老腊肉' else '小鲜肉' end as label,
concat(nick,'_测试') as nick,
cast(chat_uv as double)/10 as chat
from temp.user_info_all
where ymd = '20230505'
and age in (18,19,20,21) and chat_uv is not null and substr(uid,0,1) = '1';
输出的执行计划结果：
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: user_info_all
Statistics: Num rows: 32634295 Data size: 783223080 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
# where 条件过滤
Filter Operator
predicate: ((age) IN (18, 19, 20, 21) and chat_uv is not null and (substr(uid, 0, 1) = '1')) (type: boolean)
Statistics: Num rows: 8158574 Data size: 195805776 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
# 列投影
Select Operator
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)
outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4
Statistics: Num rows: 8158574 Data size: 195805776 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
File Output Operator
compressed: true
Statistics: Num rows: 8158574 Data size: 195805776 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
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。
//整个程序只有map阶段，没有reduce逻辑
map(inkey,invalue,context);
//数据输入是一行数据
colsArray = invalue.split("t");
if age in (18,19,20,21) and chat_uv != null and substr(uid, 0, 1) == '1'{
uid = colsArray[0];
client = colsArray[3];
if client == null{
client = 'android';
}
label = '';
if age > 20 {
label = '老腊肉'；
} else {
label = '小鲜肉'；
}
nick = nick+'_测试');
chat = double(chat_uv)/10;
}
context.write(uid,client+'t'+label+'t'+nick+'t'+chat);
下一期：Hive常见时间函数的使用与问题整理
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文章来源: 博客园
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