怎么判断一个SQL在Hive里能起几个Job
在Hive中执行SQL语句时，实际上底层会将其转换成一系列的MapReduce任务来进行计算。这些任务通常被称为Job。每个Job负责处理一部分数据，并产生中间结果，供下一个Job继续处理。
要判断一个SQL在Hive里能起几个Job，可以通过以下几个步骤来进行分析。
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分析SQL语句 首先，需要仔细分析SQL语句，了解其中的查询逻辑和操作。通常情况下，一个SQL语句会包含多个操作，比如SELECT、JOIN、GROUP BY等。每个操作都会生成一个或多个MapReduce任务。
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检查查询计划 Hive提供了一个DESCRIBE EXTENDED命令，可以查看SQL语句的查询计划。查询计划会列出执行该SQL语句所涉及的所有操作和任务的详细信息。
例如，假设我们有一个简单的SQL语句：
SELECT name, COUNT(*) FROM students GROUP BY name;
我们可以使用DESCRIBE EXTENDED命令来查看查询计划：
DESCRIBE EXTENDED SELECT name, COUNT(*) FROM students GROUP BY name;
查询计划的输出会显示出该SQL语句的执行计划，其中包含了每个操作所涉及的任务数。我们可以根据这些信息来判断一个SQL在Hive里能起几个Job。
- 分析查询计划 根据查询计划的输出，我们可以看到每个操作所涉及的任务数。通常情况下，每个操作都会生成至少一个Map任务和一个Reduce任务。
例如，上面的查询计划输出可能如下所示：
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: students
Statistics: Num rows: 1000 Data size: 8000 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE
...
Reduce Operator Tree:
Group By Operator
keys: name (type: string)
...
Stage: Stage-0
Fetch Operator
limit: -1
从上面的输出中，我们可以看到，这个SQL语句涉及两个阶段（Stage）。第一个阶段（Stage-1）包含了一个Map任务和一个Reduce任务，用来执行TableScan和Group By操作。第二个阶段（Stage-0）只包含了一个Fetch任务，用来获取最终的结果。
- 统计任务数 根据查询计划中每个操作所涉及的任务数，可以统计出SQL语句在Hive里能起几个Job。通常情况下，每个阶段（Stage）对应一个Job。
在上面的例子中，我们可以看到该SQL语句涉及两个阶段（Stage），因此可以判断这个SQL在Hive里能起2个Job。
总结 通过以上的步骤，我们可以判断一个SQL在Hive里能起几个Job。首先，分析SQL语句的查询逻辑和操作，了解每个操作所涉及的任务数。然后，通过查询计划的输出，分析每个操作所涉及的任务数，并统计出总共的Job数。
使用以上的方法，可以帮助我们更好地理解Hive执行SQL语句的过程，并对性能进行优化。
文章中的代码示例
-- 创建表
CREATE TABLE students (
name STRING,
age INT,
grade STRING
);
-- 插入数据
INSERT INTO students VALUES ('Tom', 18, 'A');
INSERT INTO students VALUES ('Mary', 17, 'B');
INSERT INTO students VALUES ('John', 18, 'A');
INSERT INTO students VALUES ('Lisa', 17, 'B');
INSERT INTO students VALUES ('David', 16, 'C');
-- 查询语句
SELECT name, COUNT(*) FROM students GROUP BY name;
旅行图
journey
title SQL Job执行过程
section 初始化
MapReduce任务1
section 查询操作
MapReduce任务2
MapReduce任务3
section 结果输出
