Hive执行计划之hive依赖及权限查询和常见使用场景

概述

Hive查看执行计划的命令中还有两个不怎么常用但很重要的命令，接下来详细介绍一下。

有一个问题：如何在hiveSQL执行之前就探查到这段逻辑的血缘依赖关系？

hive血缘是很多生产级数仓必须要提供的功能，大多数解决方案都是使用hive hooks的方法通过SQL执行后解析得到hive表的依赖关系。

这个方案能细粒度到字段级依赖，属于很完善的一个解决方案，但有很多场景我们需要在SQL执行之前就得到依赖关系，那么如何解决的呢？

1.explain dependency的查询与使用

explain dependency 提供了这样的一个解决方案，它可以查询一段SQL需要的数据来源，以JSON的形式展现结果数据。里面主要包含两部分内容：

• input_tables：描述一段SQL依赖的数据来源表，里面存储的是hive表名的列表，格式如下：

  {"tablename":"库名@表名","tabletype":"表的类型（外部表/内部表）"}

• input_partitions：描述一段SQL依赖的数据来源表分区，里面存储的是分区名称的列表，格式如下：

  {"partitionName":"库名@表名@分区列=分区列的值"}

  如果查询的表为非分区表，则显示为空。

可以通过以下例子来进行比对，其中例1是查询非分区普通表SQL的explain dependency，例2是查询分区表SQL的explain dependency。

例1 使用explain dependency查看SQL非分区普通表。

explain dependency
-- 统计年龄小于30岁各个年龄里，昵称里带“小”的人数
select age,count(0) as num from temp.user_info_all_no
where age < 30 and nick like '%小%'
group by age;

输出结果内容：

{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all_no","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[]}

例2 使用explain dependency查看SQL查询分区表。

explain dependency
-- 统计年龄小于30岁各个年龄里，昵称里带“小”的人数,其中ymd字段为分区字段
select age,count(0) as num from temp.user_info_all where ymd >= '20230501'
and age < 30 and nick like '%小%'
group by age;

输出结果内容：

{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230504"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230505"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230529"}]}

2.借助explain dependency解决一些常见问题

explain dependency的使用场景有以下几个：

场景一，快速排除。快速排除因为读不到相应分区的数据而导致任务数据输出异常。例如，在一个以天为分区的任务中，上游任务因为生产过程不可控因素出现异常或者空跑，导致下游任务引发异常。通过这种方式，可以快速查看SQL读取的分区是否出现异常。

场景二，理清表的输入，帮助理解程序的运行，特别是有助于理解有多重子查询，多表连接的依赖输入。

场景三，提前通过解析hiveSQL脚本进行血缘依赖解析，用于一些定制化数据平台工具开发中的血缘构建。

explain dependency的使用能帮助开发者解决哪些问题呢？

2.1.识别看似等价的SQL代码实际上是不等价的：

对于接触SQL不久的程序员来说，很多人容易将

select * from a left join b on a.no=b.no and a.f>1 and a.f<3;

这段逻辑等价于 select * from a left join b on a.no=b.no where a.f>1 and a.f<3;

这两段的逻辑的区别是在多表left join的时候where 后加条件是否等价与on后面加条件。

我们通过实例来看看其中的区别：

例3 使用explain dependency识别看似等价的SQL代码。

-- 代码1
explain dependency
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd and a.ymd >= '20230501' and a.ymd <= '20230502';

-- 代码2
explain dependency
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd 
where a.ymd >= '20230501' and a.ymd <= '20230502';

输出结果内容：

// 代码1输出结果
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230430"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230504"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230505"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230529"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230606"}]}

// 代码2输出结果
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"}]}

通过以上输出结果可以看出，上面例子里的两段SQL其实并不等价。在left join（left outer join）的连接条件中加入非等值的过滤条件后，这里特指作用于a表，也就是连接的基表，并没有将左外连接的左右两个表按照过滤条件进行过滤，左外连接在执行时会读取所有分区数据，然后进行关联数据过滤操作。

left outer join 针对左表非等值条件on和where查询数据on条件查询数据大于where条件查询数据。

下面查看left outer join对右表的过滤条件实例：

例4 使用explain dependency识别left outer join 右表过滤非等值条件区别

-- 代码1
explain dependency
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd and b.ymd >= '20230501' and b.ymd <= '20230502';

-- 代码2
explain dependency
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd 
where b.ymd >= '20230501' and b.ymd <= '20230502';

输出结果内容：

// 代码1输出结果,on后跟非等值条件
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230430"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230504"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230505"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230529"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"}]}

// 代码2输出结果,where后跟非等值条件
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230430"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230504"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230505"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230529"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230606"}]}

可以看到left outer join 针对右表非等值条件on和where查询数据左表都是全表扫描，右表on条件是条件过滤，where条件是全表扫描。

接下来对inner join，right outer join，full outer join进行测试。会发现

inner join 的类似针对左右表非等值条件on和where查询数据是等价的。

right outer join和left join相反。

full outer join都是全表扫描。

那么可以很好的判断出一下两段SQL的过滤条件数据读取范围是完全不一样的。就不贴执行结果了。

例5 left outer join下的对左表和右表不等值条件过滤。

-- 代码1
explain dependency
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd and a.ymd >= '20230501' and a.ymd <= '20230502';

-- 代码2
explain dependency
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd and b.ymd >= '20230501' and b.ymd <= '20230502';

以上不同join类型数据查询范围不一致主要原因和hive对join和where的谓词下推支持不同有关。通过explain dependency可以直接验证hive对join和where进行谓词下推规则的验证。

谓词下推可详细查看什么是谓词下推，看这一篇就够了

2.2 通过explain dependency验证将过滤条件在不同位置的查询区别

如果要使用外连接并需要对左右两个表进行条件过滤，做好的方式是将过滤条件放到就近处，即如果已经知道表数据过滤筛选条件，那么在使用该表前，就先用过滤条件进行过滤，然后进行其他操作。

一些SQL内置优化器会做一些过滤下推优化，但部分条件还是不会进行下推。所以我们在写SQL时尽量养成先过滤而后进行其他操作（聚合，关联）的习惯。

可以看如下实例：

例6 left outer join对左表过滤数据的优化对比。

-- 代码1
explain dependency
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd 
where a.ymd >= '20230501' and a.ymd <= '20230502';

-- 代码2
explain dependency
select a.uid from (
	select uid,ymd from temp.user_info_all
  -- 在子查询内部进行过滤
  where ymd >= '20230501' and ymd <= '20230502'  
) a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd;

-- 代码3
explain dependency
select a.uid from (
	select uid,ymd from temp.user_info_all
  -- 在子查询内部进行过滤
  where ymd >= '20230501' and ymd <= '20230502'  
) a
left outer join (
	select uid,ymd from temp.user_act_info
  where ymd >= '20230501' and ymd <= '20230502'
) b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd;

执行结果：

//代码1，左右表都进行了过滤
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"}]}

//代码2，右表进行了全表扫描
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230606"}]}

//代码3，左右表都进行了过滤
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"}]}

可以看到left outer join对左表过滤数据的优化中代码1片段等价于代码3片段，即两表都在就近处都过滤。

例7 left outer join对右表过滤数据的优化对比。

-- 代码1
explain dependency
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd 
where b.ymd >= '20230501' and b.ymd <= '20230502';

-- 代码2
explain dependency
select a.uid from (
	select uid,ymd from temp.user_info_all
  -- 在子查询内部进行过滤
  where ymd >= '20230501' and ymd <= '20230502'  
) a
left outer join (
	select uid,ymd from temp.user_act_info
  where ymd >= '20230501' and ymd <= '20230502'
) b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd;

-- 代码3
explain dependency
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join (
	select uid,ymd from temp.user_act_info
  where ymd >= '20230501' and ymd <= '20230502'
) b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd;

执行结果内容：

// 代码1 ，左右表都进行了全表扫描
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230430"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230504"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230505"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230529"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230606"}]}

//代码2，左右表都进行了过滤
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"}]}

//代码3，右表都进行了过滤
{"input_tables":[{"tablename":"temp@user_info_all","tabletype":"MANAGED_TABLE"},{"tablename":"temp@user_act_info","tabletype":"MANAGED_TABLE"}],"input_partitions":[{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_act_info@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230430"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230501"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230502"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230503"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230504"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230505"},{"partitionName":"temp@user_info_all@ymd=20230529"}]}

可以看到left outer join对右表过滤数据的优化中代码2是最优，代码3次之，代码1最差。

3.查看SQL操作涉及到的相关权限信息

通过explain authorization可以知道当前SQL访问的数据来源（INPUTS） 和数据输出（OUTPUTS），以及当前Hive的访问用户 （CURRENT_USER）和操作（OPERATION）。

可以看以下实例：

例8 使用explain authorization查看权限相关信息。

explain authorization
select a.uid from temp.user_info_all a
left outer join temp.user_act_info b
on a.uid = b.uid and a.ymd = b.ymd 
where a.ymd >= '20230501' and a.ymd <= '20230502';

执行结果：

INPUTS: 
  temp@user_info_all
  temp@user_act_info
  temp@user_info_all@ymd=20230501
  temp@user_info_all@ymd=20230502
  temp@user_act_info@ymd=20230501
  temp@user_act_info@ymd=20230502
OUTPUTS: 
  hdfs://nameservice1/tmp/hive/hdfs/a88cc133-c310-4129-bfa0-28011ac23904/hive_2023-06-07_19-42-55_464_2777807904847671424-1/-mr-10000
CURRENT_USER: 
  hdfs
OPERATION: 
  QUERY
AUTHORIZATION_FAILURES: 
  Permission denied: Principal [name=hdfs, type=USER] does not have following privileges for operation QUERY [[SELECT] on Object [type=TABLE_OR_VIEW, name=temp.user_act_info], [SELECT] on Object [type=TABLE_OR_VIEW, name=temp.user_info_all]]

从上面的信息可知：

上面案例的数据来源是temp数据库中的 user_info_all表和user_act_info表；

数据的输出路径是hdfs://nameservice1/tmp/hive/hdfs/a88cc133-c310-4129-bfa0-28011ac23904/hive_2023-06-07_19-42-55_464_2777807904847671424-1/-mr-10000；

当前的操作用户是hdfs，操作是查询（QUERY）；

观察上面的信息我们还会看到AUTHORIZATION_FAILURES信息，提示对当前的输入没有查询权限，但如果运行上面的SQL的话也能够正常运行。为什么会出现这种情况？Hive在默认不配置权限管理的情况下不进行权限验证，所有的用户在Hive里面都是超级管理员，即使不对特定的用户进行赋权，也能够正常查询。

通过上面对explain相关参数的介绍，可以发现explain中有很多值得我们去研究的内容，读懂 explain 的执行计划有利于我们优化Hive SQL，同时也能提升我们对SQL的掌控力。

下一期：Hive执行计划之什么是hiveSQL向量化模式及优化详解

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