HQL提供了两个查看查询性能的工具：explain与analyze，除此之外Hive的日志也提供了非常详细的信息，方便查看执行性能和报错排查。
工具一：explain
explain语句是查看执行计划经常使用的一个工具，可以使用该语句分析查询执行计划，具体使用语法如下：
EXPLAIN [FORMATTED|EXTENDED|DEPENDENCY|AUTHORIZATION] hql_query其中，关键字的含义：
• FORMATTED：对执行计划进行格式化，返回JSON格式的执行计划
• EXTENDED：提供一些额外的信息，比如文件的路径信息
• DEPENDENCY：以JSON格式返回查询所依赖的表和分区的列表，从Hive0.10开始使用，如下图
• AUTHORIZATION：列出需要被授权的条目，包括输入与输出，从Hive0.14开始使用,如下图
一个典型的查询执行计划主要包括三部分，具体如下：
• Abstract Syntax Tree (AST)：抽象语法树，Hive使用一个称之为antlr的解析生成器，可以自动地将HQL生成为抽象语法树
• Stage Dependencies：会列出运行查询所有的依赖以及stage的数量
• Stage Plans：包含了非常重要的信息，比如运行作业时的operator 和sort orders
比如：
EXPLAIN
SELECT cc_call_center_id,
count(*)
FROM tpcds_bin_partitioned_parquet_30.call_center
WHERE cc_call_center_sk = 2
GROUP BY cc_call_center_id
LIMIT 2;查看执行计划：
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: call_center
filterExpr: (cc_call_center_sk = 2) (type: boolean)
Statistics: Num rows: 6 Data size: 186 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Filter Operator
predicate: (cc_call_center_sk = 2) (type: boolean)
Statistics: Num rows: 3 Data size: 93 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Select Operator
expressions: cc_call_center_id (type: string)
outputColumnNames: cc_call_center_id
Statistics: Num rows: 3 Data size: 93 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Group By Operator
aggregations: count()
keys: cc_call_center_id (type: string)
mode: hash
outputColumnNames: _col0, _col1
Statistics: Num rows: 3 Data size: 93 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Reduce Output Operator
key expressions: _col0 (type: string)
sort order: +
Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)
Statistics: Num rows: 3 Data size: 93 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
TopN Hash Memory Usage: 0.1
value expressions: _col1 (type: bigint)
Reduce Operator Tree:
Group By Operator
aggregations: count(VALUE._col0)
keys: KEY._col0 (type: string)
mode: mergepartial
outputColumnNames: _col0, _col1
Statistics: Num rows: 1 Data size: 31 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
Limit
Number of rows: 2
Statistics: Num rows: 1 Data size: 31 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
File Output Operator
compressed: false
Statistics: Num rows: 1 Data size: 31 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: 2
Processor Tree:
ListSink其中包含了STAGE DEPENDENCIES、STAGE PLANS、Map Operator Tree和Reduce Operator Tree就是抽象语法树部分，STAGE DEPENDENCIES包含两个stage，其中Stage-1是根stage，Stage-0依赖与Stage-1，STAGE PLANS中Stage-1用于计算，Stage-0只是用于拉取数据。
工具二：analyze
analyze语句可以收集一些详细的统计信息，比如表的行数、文件数、数据的大小等信息。这些统计信息作为元数据存储在hive的元数据库中。Hive支持表、分区和列级别的统计(与Impala类似)，这些信息作为Hive基于成本优化策略(Cost-Based Optimizer (CBO))的输入,该优化器的主要作用是选择耗费最小系统资源的查询计划。其实，在Hive3.2.0版本中，可以自动收集这些统计信息，当然也可以通过analyze语句进行手动统计表、分区或者字段的信息。具体的使用方式如下:
1.收集表的统计信息(非分区表)，当指定NOSCAN关键字时，会忽略扫描文件内容，仅仅统计文件的数量与大小，速度会比较快
ANALYZE TABLE 表名 COMPUTE STATISTICS;
ANALYZE TABLE 表名 COMPUTE STATISTICS NOSCAN;
2.收集分区表的统计信息
ANALYZE TABLE 表名 PARTITION(分区1，分区2) COMPUTE STATISTICS;
收集指定分区信息
ANALYZE TABLE 表名 PARTITION(分区1='xxx'，分区2='yyy') COMPUTE STATISTICS;
3.收集表的某个字段的统计信息
ANALYZE TABLE 表名 COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS 字段名 ;
可以通过设置：SET hive.stats.autogather=true，进行自动收集统计信息，对于INSERT OVERWRITE/INTO操作的表或者分区，可以自动收集统计信息。值得注意的是，LOAD操作不能够自动收集统计信息
一旦这些统计信息收集完毕，可以通过DESCRIBE EXTENDED/FORMATTED语句查询统计信息，具体使用如下：
1、查看一个分区的信息
DESCRIBE FORMATTED 表名 PARTITION(分区1='xxx'，分区2='yyy');2、查看一张表的信息
DESCRIBE FORMATTED 表名;3、查看表中的字段信息
DESCRIBE FORMATTED 表名.列名;了解更多大数据运维服务
