今天我们通过 explain 来验证下 sql 的执行顺序。

在验证之前，先说结论，Hive 中 sql 语句的执行顺序如下：

from .. where .. join .. on .. select .. group by .. select .. having .. distinct .. order by .. limit .. union/union all

可以看到 group by 是在两个 select 之间，我们知道 Hive 是默认开启 map 端的 group by 分组的，所以在 map 端是 select 先执行，在 reduce 端是 group by 先执行。

下面我们通过一个 sql 语句分析下：

select
  sum(b.order_amount) sum_amount,
  count(a.userkey) count_user
from user_info a
left join user_order b
  on a.idno=b.idno
where a.idno > '112233'
group by a.idno
  having count_user>1
limit 10;

上面这条 sql 语句是可以成功执行的，我们看下它在 MR 中的执行顺序：

Map 阶段：

1. 执行 from，进行表的查找与加载；

2. 执行 where，注意：sql 语句中 left join 写在 where 之前的，但是实际执行先执行 where 操作，因为 Hive 会对语句进行优化，如果符合谓词下推规则，将进行谓词下推；

3. 执行 left join 操作，按照 key 进行表的关联；

4. 执行输出列的操作，注意： select 后面只有两个字段（order_amount，userkey），此时 Hive 是否只输出这两个字段呢，当然不是，因为 group by 的是 idno，如果只输出 select 的两个字段，后面 group by 将没有办法对 idno 进行分组，所以此时输出的字段有三个：idno，order_amount，userkey;

5. 执行 map 端的 group by，此时的分组方式采用的是哈希分组，按照 idno 分组，进行 order_amount 的 sum 操作和 userkey 的 count 操作，最后按照 idno 进行排序（group by 默认会附带排序操作）；

Reduce 阶段：

6. 执行 reduce 端的 group by，此时的分组方式采用的是合并分组，对 map 端发来的数据按照 idno 进行分组合并，同时进行聚合操作 sum(order_amount)和 count(userkey)；

7. 执行 select，此时输出的就只有 select 的两个字段：sum(order_amount) as sum_amount，count(userkey) as count_user;

8. 执行 having，此时才开始执行 group by 后的 having 操作，对 count_user 进行过滤，注意：因为上一步输出的只有 select 的两个字段了，所以 having 的过滤字段只能是这两个字段；

9. 执行 limit，限制输出的行数为 10。

上面这个执行顺序到底对不对呢，我们可以通过 explain 执行计划来看下，内容过多，我们分阶段来看。

1. 首先看下 sql 语句的执行依赖：

我们看到 Stage-5 是根，也就是最先执行 Stage-5，Stage-2 依赖 Stage-5，Stage-0 依赖 Stage-2。

2. 首先执行 Stage-5：

图中标 ① 处是表扫描操作，注意先扫描的 b 表，也就是 left join 后面的表，然后进行过滤操作（图中标 ② 处），我们 sql 语句中是对 a 表进行的过滤，但是 Hive 也会自动对 b 表进行相同的过滤操作，这样可以减少关联的数据量。

3. 接下来执行 Stage-2：

• 首先是 Map 端操作：

先扫描 a 表（图中标 ① 处）；接下来进行过滤操作 idno > '112233'（图中标 ② 处）；然后进行 left join，关联的 key 是 idno（图中标 ③ 处）；执行完关联操作之后会进行输出操作，输出的是三个字段，包括 select 的两个字段加 group by 的一个字段（图中标 ④ 处）；然后进行 group by 操作，分组方式是 hash（图中标 ⑤ 处）；然后进行排序操作，按照 idno 进行正向排序（图中标 ⑥ 处）。

• 然后是 Reduce 端操作：

首先进行 group by 操作，注意此时的分组方式是 mergepartial 合并分组（图中标 ① 处）；然后进行 select 操作，此时输出的字段只有两个了，输出的行数是 30304 行（图中标 ② 处）；接下来执行 having 的过滤操作，过滤出 count_user>1 的字段，输出的行数是 10101 行（图中标 ③ 处）；然后进行 limit 限制输出的行数（图中标 ④ 处）；图中标 ⑤ 处表示是否对文件压缩，false 不压缩。

执行计划中的数据量只是预测的数据量，不是真实运行的，所以数据可能不准！

4. 最后是 Stage-0 阶段：

限制最终输出的行数为 10 行。

总结

通过上面对 SQL 执行计划的分析，总结以下几点：

1. 每个 stage 都是一个独立的 MR，复杂的 hive sql 语句可以产生多个 stage，可以通过执行计划的描述，看看具体步骤是什么。

2. 对于 group by 的 key，必须是表中的字段，对于 having 的 key，必须是 select 的字段。

3. order by 是在 select 后执行的，所以 order by 的 key 必须是 select 的字段。

4. select 最好指明字段，select * 会增加很多不必要的消耗（CPU、IO、内存、网络带宽）。