1.Hive底层原理：explain执行计划详解
2.hive之hdfs中的location
3.6、源码hive的源码select（GROUP BY、ORDER BY、源码CLUSTER BY、源码SORT BY、源码LIMIT、源码收费漫画源码union、源码CTE）、源码join使用详解及示例
4.hive sql执行顺序与mysql执行顺序
5.Hive执行计划详解

Hive底层原理：explain执行计划详解

       理解 Hive 中的源码 EXPLAIN 命令对于优化查询和理解底层逻辑至关重要。EXPLAIN 命令能展示一个查询的源码执行计划，对于调优、源码排查数据倾斜等任务很有帮助。源码

       使用语法为：`EXPLAIN [参数] 查询语句`。源码常见参数有但不限于：

       查看一个 Hive 查询转换为的源码执行计划，包含由一个或多个 stage 组成的源码序列，这些 stage 可以是 MapReduce、元数据存储或文件系统操作。

       执行计划由两部分组成：stage dependencies 和 stage plan。同花顺筹码分布源码stage dependencies 展示了查询中各个 stage 之间的依赖关系。stage plan 展示了每个 stage 的执行流程，如 MapReduce 的执行计划分为多个操作，包括：

       Select Operator：选取操作，例如：GROUP BY、JOIN、FILTER 等。

       Group By Operator：分组聚合操作。

       Reduce Output Operator：输出到 reduce 操作。

       Filter Operator：过滤操作。

       Map Join Operator：join 操作。

       File Output Operator：文件输出操作。

       Fetch Operator：客户端获取数据操作。

       了解这些操作有助于解析和优化查询。

       在生产实践中，EXPLAIN 命令能解决多种问题，如：

       1. **过滤 null 值**：确认 join 语句是全景看房源码否自动过滤 null 值，例如：

       `EXPLAIN SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id WHERE table1.id IS NOT NULL`。

       查询结果中如出现 `predicate: id is not null` 表示会过滤 null 值。

       2. **分组排序**：查看 group by 语句是否自动排序，例如：

       `EXPLAIN SELECT id FROM table GROUP BY id`。

       结果中 `keys: id (type: int)` 和 `sort order: +` 表示按 id 正序排序。

       3. **比较查询性能**：评估不同 SQL 语句的执行效率，例如：

       比较 `EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE condition1;` 和 `EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM table WHERE condition1) subquery;`。

       结果表明，底层会自动优化，两条语句执行效率相同。

       EXPLAIN 还能用于查看 stage 依赖情况、排查数据倾斜和调优等。通过实践和探索，用户能更深入地理解 Hive 查询执行流程和优化策略。

hive之hdfs中的location

       çŽ°åœ¨test_select表中有数据存在，且/data下面也有数据了，查看data目录，发现多了一个文件

       æ­¤æ—¶test_select_3中是没有数据的

        然后将/data下面的_0文件中的数据传到test_select_3

       result文件内容如下

        data目录下多了个result文件

        查看test_select和test_select_2表，都显示了result文件中的内容

        data目录下面现在有result和result_copy两个文件

        查看此时test_select 和test_select_2表的内容

        这两张location在data目录下的表，显示了result和result_copy两个文件的内容

6、hive的select（GROUP BY、ORDER BY、怎么得到游戏源码CLUSTER BY、SORT BY、LIMIT、union、CTE）、join使用详解及示例

       本文详细介绍了Hive SQL中的数据查询和连接操作，包括GROUP BY、ORDER BY、CLUSTER BY、SORT BY、LIMIT、UNION、CTE以及JOIN语法及其应用示例。首先，我们了解了如何使用这些关键字进行数据分组、排序、限制结果集大小以及进行联合查询。对接宝2.0源码随后，我们探讨了CTE（Common Table Expressions）的使用，这是一种临时结果集的创建方式，允许在单个SQL语句中多次引用。

       在第二部分，我们深入探讨了Hive的JOIN操作，包括INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL OUTER JOIN、LEFT SEMI JOIN和CROSS JOIN。我们解释了每种JOIN类型的特点，以及如何在实际查询中应用它们。特别强调了LEFT JOIN和RIGHT JOIN的差异，以及如何处理全外连接、左半开连接和交叉连接。

       最后，我们讨论了JOIN操作的注意事项，包括如何选择连接位置以优化性能、如何使用复杂的联接表达式以及如何在查询中进行流式传输。这些指导对于高效地编写Hive查询和优化性能至关重要。

       通过本文的学习，读者将能够深入理解Hive SQL中的数据查询和连接操作，从而更有效地处理和分析大数据集。

hive sql执行顺序与mysql执行顺序

       Hive SQL 执行顺序如下：

       先Map阶段：from .. where .. join .. on .. select .. group by

       再reduce阶段：select .. having .. distinct .. order by .. limit .. union/union all

       Mysql 中sql执行顺序如下：

       from(tableA)->on->join->where -> group by ->having->select->distinct->order by->limit->union

       Hive的谓词下推目的是通过将过滤条件在底层尽可能执行，减少数据交互量，提升性能。执行顺序主要分为Map和Reduce阶段。

       Map阶段：先执行表扫描操作，Hive自动对表进行过滤，减少关联数据量。随后进行过滤、关联、输出、分组、排序等操作。

       Reduce阶段：首先进行group by操作，分组方式通常是hash。随后执行select操作，去除冗余字段。接着应用having过滤，最后执行limit限制输出行数。

       总结，Hive SQL执行流程更侧重数据过滤和分组，而MySQL则更多关注表关联和条件应用顺序。在实际操作中，理解并掌握这两者的执行顺序有助于优化查询性能。执行计划分析能直观展示SQL执行流程，帮助开发者进行优化。

Hive执行计划详解

       在Hive 3.1.2环境下，Hive的执行计划主要涉及Select、Group By、Join和Hive函数等操作。

       对于Select操作，通常不涉及Map Reduce任务的启动，虽然读取文件会进行切片处理，但具体操作细节需进一步查阅相关资料。

       在Group By操作中，reduce task的数量在TextinputFormat过程中就已计算确定，不受Map Tasks执行情况影响。计算逻辑包括：根据hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数设置，确定reduce task处理数据字节大小；根据输入文件大小，自动分组reduce task数量；默认情况下，mapreduce.job.reduces参数设为-1，表示Hive自动计算reduce task数量。同时，数据分组通过给group by字段作为key进行哈希运算完成，相同哈希值的数据进入一个分区，由一个reducer处理。若无group by字段，则所有数据将进入一个reducer。

       Select distinct col与select col group by col在执行过程中的区别在于，当不使用聚合函数时，Hive会自动将distinct操作视为group by操作进行处理，以提升执行效率。

       Join操作中，map端输出的key为join字段，value为select字段，并在排序过程中，map端将对join字段进行排序。同时，输出时会添加数据来源表的标识。map task数量与文件数量相关，由切片数量决定，且HDFS文件块大小默认为M。在自连接时，即便表数据量较小，也会生成一个切片。当大表join小表时，join顺序不影响执行结果，Hive会进行优化。而对于大表join大表，则无需考虑map join顺序，执行结果相同。

       Hive函数包括explode和lateral view explode。其中，explode操作在特定设置下不走Map Reduce任务，而lateral view explode操作则在执行中无需进行Map Reduce处理，实现方式相对简单。