Hive 执行计划详解及优化方案：Map Join 和数据扫描优化

这是一个 Hive 的执行计划，包含一个根阶段 Stage-1 和一个依赖阶段 Stage-0，Stage-0 依赖于 Stage-1。整个执行计划包含 4 个 Map 操作，其中 3 个为广播边，一个为数据扫描。具体的操作和优化点如下：

1. Map Join 操作

该操作涉及 3 个 Map 操作和一个左外连接操作，其中 2 个 Map 操作为广播边。在左外连接操作中，表 t1 的 'prodcd' 与表 t2 的 'prodcd' 连接，然后将连接结果与表 t3 的 'itemcd' 连接，最后将连接结果与表 t10 的 'src_cd_val' 连接。最终结果通过 Select 操作，选取了一些列并进行了一些转换。

优化点：

Map Join 操作的性能受到输入数据大小的限制。如果输入数据量较大，可能会导致 Map Join 操作的性能下降。可以考虑对输入数据进行过滤或分区，以减少 Map Join 操作的数据量。

2. 数据扫描

该操作涉及一个数据扫描操作，扫描表 t1 的数据。

优化点：

对于数据扫描操作，可以考虑对数据进行压缩或分区，以减少扫描的数据量。

综上所述，对于该执行计划，可以考虑对输入数据进行过滤或分区，以减少 Map Join 操作的数据量；对数据扫描操作进行优化，例如对数据进行压缩或分区。