计算的中间结果会写到 HDFS，如果用户写的SQL 有问题。如用户的 SQL 如下：
select * from A join B where a.dt=20230101 and b.dt=20230101，如 A 表 dt=20230101 分区 1000万行，B 表 dt=20230101 有 1万行记录。由于 SQL 没有关联条件，结果有1000亿行。

1.排查过程

1.1 先确定SQL queryId

hadoop fs -du -s -h /tmp/hive/*， 找到哪个用户的SQL 占用的多。
然后一级一级的查询。
如找到以下目录比较大

hdfs://bmr-master-479c2fa:8020/tmp/hive/hive/7809bfaf-c225-4c1d-bb58-1f8913f8a960/hive_2023-01-05_15-10-10_783_5535354154485458824-3

从 hive_2023-01-05_15-10-10_783可以确定这个 SQL 是 2023-01-05 15:10:10 提交的。

2. 根据用户执行的方式，找到对应的 SQL

2.1 jdbc 连接 hive-server 执行的方式

因为不知道连接的哪台 hive-server，所以需要到所有的 hive-server 上查询日志。

cd /mnt/bmr/log/hive

根据任务的时间确定哪个日志文件，当前日志文件为 hiveserver2.log。也有可能日志文件写到阈值，已经压缩为 hiveserver2.log.2023-01-05_${xxx}.gz，其中 KaTeX parse error: Expected group after '_' at position 64: ….log.2023-01-05_̲{xxx}.gz 文件里，拷贝到临时目录，使用 gunzip hiveserver2.log.2023-01-05_${xxx}.gz 进行解压。

根据 hive_2023-01-05_15-10-10_783_5535354154485458824-3，找到以下日志，SQL 为 “select count(1) from store_sales”.

2023-01-05T15:10:12,044 INFO  [HiveServer2-Background-Pool: Thread-451]: ql.Driver (:()) - Executing command(queryId=hive_20230105151010_fd576219-fae0-4a48-93bd-eda63a40e3bd): select count(1) from store_sales
2023-01-05T15:10:12,044 INFO  [HiveServer2-Background-Pool: Thread-451]: ql.Driver (:()) - Query ID = hive_20230105151010_fd576219-fae0-4a48-93bd-eda63a40e3bd
2023-01-05T15:10:12,044 INFO  [HiveServer2-Background-Pool: Thread-451]: ql.Driver (:()) - Total jobs = 1
2023-01-05T15:10:12,044 INFO  [HiveServer2-Background-Pool: Thread-451]: ql.Driver (:()) - Launching Job 1 out of 1
2023-01-05T15:10:12,044 INFO  [HiveServer2-Background-Pool: Thread-451]: ql.Driver (:()) - Starting task [Stage-1:MAPRED] in serial mode
2023-01-05T15:10:12,049 INFO  [HiveServer2-Background-Pool: Thread-451]: ql.Context (:()) - New scratch dir is hdfs://bmr-master-479c2fa:8020/tmp/hive/hive/7809bfaf-c225-4c1d-bb58-1f8913f8a960/hive_2023-01-05_15-10-10_783_5535354154485458824-3

2.2 以 hive-cli 的方式

以 hive 命令执行，则需要到执行的服务器。
cd /mnt/bmr/log/hive/hive
有可能在当前文件 hive.log，也有可能在 hive.log.2023-01-04_${xxx}.gz。和 hive-server 的查找方式一样。

2.3 不知道用户的执行方式，或者不知道在哪台服务器上以 hive 的命令执行

打开 ResourceManager 找到当时时间段执行的任务。如果找不到，则打开 timeline-server 找到当时时间段执行的所有任务。

query 对应的时间在开始时间和结束时间之间的 application 都需要查看。点开 application，进入以下界面。

点击 History，进入 tez-ui 界面。

点击 DAGs，进入以下页面。

每行都是一个SQL,点击Dag Name 下面的链接，进入页面如下:
最下面 “Additional Info from Hive” 部分，显示完整的 SQL，查看是否有问题。