Hive Explain 是一个用于分析 Hive 查询执行计划的工具，它可以帮助我们理解查询是如何执行的，以及各个操作符之间的关系和依赖关系。要识别 Hive 查询的瓶颈，我们可以使用 Explain 命令来分析查询执行计划，并关注以下几个方面：
- 操作符类型和数量：在 Explain 输出中，不同的操作符代表不同的计算步骤。例如，MapJoin 操作符表示将一个小表与一个大表进行连接，这通常比使用普通的 Join 操作符更快。因此，我们可以通过观察操作符类型和数量来判断查询是否存在瓶颈。
- 输入输出数据量：在 Explain 输出中，每个操作符的输入输出数据量也是一个重要的指标。如果某个操作符的输入数据量很大，而输出数据量很小，那么这个操作符可能就是查询的瓶颈。
- 并行度：Hive 查询的并行度是指同时执行的任务数量。如果查询的并行度较低，说明任务之间的依赖关系较紧密，可能存在瓶颈。我们可以通过调整 Hive 配置参数（如
mapreduce.job.maps 和 mapreduce.job.reduces）来提高查询的并行度。
- 磁盘和网络 I/O：如果查询涉及到大量的磁盘读写操作或网络传输，那么这些操作可能就是查询的瓶颈。我们可以通过观察 Explain 输出中的磁盘和网络 I/O 信息来判断是否存在这种情况。
- 时间消耗：在 Explain 输出中，每个操作符的执行时间也是一个重要的指标。如果某个操作符的执行时间很长，那么这个操作符可能就是查询的瓶颈。
需要注意的是，Hive Explain 提供的是一种静态的分析方法，它只能帮助我们理解查询执行计划，但不能直接告诉我们哪些操作是瓶颈。在实际应用中，我们还需要结合具体的业务场景和性能数据来综合判断查询是否存在瓶颈，并采取相应的优化措施。