Hive优化

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深入理解Hive的查询执行计划与优化策略

深入理解Hive的查询执行计划与优化策略Hive是一种在Hadoop生态系统中运行的数据仓库工具，它提供了Hive查询语言（HQL），允许用户以类似于SQL的方式进行数据查询和分析。

然而，由于Hive在Hadoop上运行，数据量通常庞大且分布广泛，因此查询性能和效率成为关键问题。

为了优化Hive查询，我们需要深入了解Hive的查询执行计划和优化策略。

一、查询执行计划在Hive中，查询执行计划是指查询语句在执行之前的逻辑计划和执行计划。

逻辑计划描述了执行查询所需的转换和操作，而执行计划则是根据物理资源和数据分布来优化查询的实际执行计划。

1. 逻辑计划Hive将查询语句转换为逻辑计划，该计划是一个以树状结构表示的操作符序列。

这些操作符包括从表中选择数据、过滤数据、合并结果等。

逻辑计划不关心具体的物理资源和数据分布，只考虑查询语句的语义和逻辑关系。

2. 执行计划执行计划是根据逻辑计划和物理资源进行优化的实际计划。

在生成执行计划时，Hive会考虑查询的数据分布、数据倾斜、数据压缩等因素，以及执行查询所需的资源（CPU、内存等）。

执行计划可以通过Explain命令来查看，它显示了Hive的查询优化过程。

二、优化策略为了提高查询性能和效率，Hive提供了多种优化策略。

下面介绍几种常用的优化策略：1. 分区剪枝分区剪枝是指在执行查询时，根据查询条件的分区键过滤无关分区，从而减少数据扫描的量和执行时间。

Hive会在执行计划中添加分区剪枝操作，根据查询条件和分区键的关系自动剪除不需要扫描的分区。

2. 列剪枝列剪枝是指根据查询语句中所需的列，优化执行计划，只从存储中读取必要的列数据，而不是读取整个表的数据。

这样可以减少磁盘I/O和数据传输的量，从而提高查询性能。

3. 合并MapReduce任务Hive通常使用MapReduce作为执行引擎，将查询转换为多个MapReduce任务进行并行计算。

然而，如果多个任务可以合并为一个任务，可以显著减少任务之间的数据传输和开销，提高执行效率。

Hive优化

Hive优化1 概述1.1 Hive的特征1.可以通过SQL轻松访问数据的工具，从而实现数据仓库的任务，报告和数据分析等。

2.可以使已经存储的数据结构化。

3.可以直接访问存储在HDFS或者其他数据存储系统中的文件。

4.Hive除了支持MapReduce计算引擎之外还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎。

5.提供了类似sql查询语句的HiveSql对数据进行分析。

6.存储格式多样化。

1.2 Hive优势Hive的强大之处不是在与将数据转换成特定格式，而是利用Hadoop本身的InputFormat API来从不同的数据源中读取数据，然后使用OutputFormat API将数据写成不同的格式。

所以对于不同的数据源，或者写出不同的格式就需要不同的对应的InputFormat和OutputFormat类的实现。

Hive拥有统一的元数据管理，所以和spark，impala等SQL引擎通用。

（通用指的是拥有了统一的Metastore之后，在Hive中创建一张表，在spark/impala中能通用，反之在spark中创建一张表，在Hive中也是能用的）只需要共用元数据，就可以切换SQL引擎了。

Hive使用SQL语法，提供快速开发能力，还可以通过用户定义的函数，用户定义的聚合和用户定义的表函数进行扩展，避免了去写MapReduce，减少开发人员学习成本。

Hive中不仅可以使用逗号和制表符分隔文本文件。

还可以使用sequence File、RC、ORC、Parquet。

Hive指在最大限度的提高可伸缩性，性能，可扩展性，容错性以及与其输出格式的松散耦合。

数据离线处理：日志分析，海量数据结构化分析。

2 Hive函数Hive的SQL可以通过用户定义的函数，用户定义的聚合和用户定义的表函数进行扩展当Hive提供的内置函数无法满足你的业务需求时，此时就可以考虑使用用户自定义函数UDF(用户定义函数)，UDAF(用户定义聚合函数)，UDTF(用户定义表函数)的区别：▪udf 一进一出▪udaf 聚集函数，多进一出▪udtf 一进多出3 Hive优化3.1 慎用api大数据场景下不害怕数据量大，但是害怕数据倾斜。

深入理解Hive查询优化与执行计划

深入理解Hive查询优化与执行计划Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库基础架构，具有高扩展性和容错性。

它提供了类似于SQL的查询语言——HiveQL，使得开发者可以使用SQL语句而不需要了解复杂的MapReduce编程。

尽管Hive在读取大型数据集时表现出色，但在进行复杂查询时，性能可能会受到影响。

为了优化查询性能并提高执行计划的效率，我们需要深入理解Hive查询优化与执行计划。

Hive查询优化的目标是提高查询性能和降低资源消耗。

为了实现这一目标，Hive查询优化器会尝试优化查询计划，选择更有效的操作顺序和算法，以减少数据读取和转换的开销。

下面将介绍一些常见的Hive查询优化技术。

首先是分区和分桶。

Hive能够根据表的列值将数据分成不同的分区，这样可以将查询范围限制在特定的分区上，减少查询的数据量。

分桶则是将数据分成更小的单位，使得查询操作只需要在一个桶（bucket）中进行，从而加快查询速度。

其次是索引和统计信息。

在Hive中，我们可以通过创建索引来加快查询速度。

索引可以在某些列上创建，从而快速定位满足特定条件的行。

另外，Hive还可以收集统计信息，例如表的大小、列的不同值的数量等，通过这些统计信息，优化器能够根据查询条件评估并选择更优的执行计划。

还有一项重要的优化技术是数据倾斜处理。

在某些情况下，某些列的值分布极不均匀，导致某些任务运行时间较长。

为了解决这个问题，可以通过数据重塑、倾斜处理或使用动态分区等方法来解决数据倾斜问题。

一旦我们了解了Hive查询优化技术，我们就需要关注执行计划的生成和调优。

执行计划是Hive为我们的查询所准备的一系列任务和操作的有序列表。

对于复杂的查询，执行计划的优化非常关键。

Hive将查询分成多个阶段，并将每个阶段分解成更小的任务。

任务的划分依赖于数据的分区和桶，以及并行处理的配置。

根据查询的复杂性和数据规模，Hive 可能生成很多任务，这些任务会在集群中并行执行。

数据分析利器之hive优化十大原则

数据分析利器之hive优化⼗⼤原则hive之于数据民⼯，就如同锄头之于农民伯伯。

hive⽤的好，才能从地⾥（数据库）⾥挖出更多的数据来。

⽤过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：⼀天下来，没跑⼏次hive，就到下班时间了。

hive在极⼤数据或者数据不平衡等情况下，表现往往⼀般，因此也出现了presto、spark-sql等替代品。

今天不谈其它，就来说说关于hive，个⼈的⼀点⼼得。

⼀. 表连接优化1. 将⼤表放后头Hive假定查询中最后的⼀个表是⼤表。

它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。

因此通常需要将⼩表放前⾯，或者标记哪张表是⼤表：/*streamtable(table_name) */2. 使⽤相同的连接键当对3个或者更多个表进⾏join连接时，如果每个on⼦句都使⽤相同的连接键的话，那么只会产⽣⼀个MapReduce job。

3. 尽量尽早地过滤数据减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使⽤到的字段。

4. 尽量原⼦化操作尽量避免⼀个SQL包含复杂逻辑，可以使⽤中间表来完成复杂的逻辑⼆. ⽤insert into替换union all如果union all的部分个数⼤于2，或者每个union部分数据量⼤，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执⾏时间能提升50%如：insert overwite table tablename partition (dt= ....) select ..... from ( select ... from Aunion all select ... from B union all select ... from C ) R where ...;可以改写为：insert into table tablename partition (dt= ....) select .... from A WHERE ...; insert into table tablename partition (dt= ....) select ....from B WHERE ...; insert into table tablename partition (dt= ....) select .... from C WHERE ...;三. order by & sort byorder by : 对查询结果进⾏全局排序，消耗时间长。

Hive的10种优化总结

Hive的10种优化总结Hive作为⼤数据领域常⽤的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。

影响Hive效率的⼏乎从不是数据量过⼤，⽽是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。

对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本⾝的优化，也包含Hive配置项和MR⽅⾯的调整。

列裁剪和分区裁剪最基本的操作。

所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列，分区裁剪就是只读取需要的分区。

以我们的⽇历记录表为例：select uid,event_type,record_datafrom calendar_record_logwhere pt_date >= 20190201 and pt_date <= 20190224and status = 0;当列很多或者数据量很⼤时，如果select *或者不指定分区，全列扫描和全表扫描效率都很低。

Hive中与列裁剪优化相关的配置项是hive.optimize.cp，与分区裁剪优化相关的则是hive.optimize.pruner，默认都是true。

在HiveSQL解析阶段对应的则是ColumnPruner逻辑优化器。

谓词下推在关系型数据库如MySQL中，也有谓词下推（Predicate Pushdown，PPD）的概念。

它就是将SQL语句中的where谓词逻辑都尽可能提前执⾏，减少下游处理的数据量。

例如以下HiveSQL语句：select a.uid,a.event_type,b.topic_id,b.titlefrom calendar_record_log aleft outer join (select uid,topic_id,title from forum_topicwhere pt_date = 20190224 and length(content) >= 100) b on a.uid = b.uidwhere a.pt_date = 20190224 and status = 0;对forum_topic做过滤的where语句写在⼦查询内部，⽽不是外部。

hive优化总结

hive优化总结在大数据处理领域中，Hadoop已经成为主流的框架之一。

Hadoop 的一个重要组件是Hive，这是一个基于Hadoop的数据仓库基础工具。

Hive的目标是提供一个类SQL查询的接口，以便于对存储于Hadoop集群中的数据进行分析和查询。

然而，在实际使用中，Hive的性能和效率往往会受到限制。

本文将介绍一些提高Hive性能和优化的技巧和方法。

首先，要注意数据分区。

在Hive中，数据分区可以将数据以更细粒度的方式进行组织和存储，从而提高查询效率。

通过将数据分区存储在不同的目录中，Hive可以避免扫描整个数据集，并仅从感兴趣的分区中读取数据。

因此，正确地定义和使用数据分区是提高Hive性能的重要步骤之一。

其次，使用合适的表格式也是优化Hive的关键。

Hive支持多种表格式，例如文本、序列文件和列式存储等。

每种表格式都有自己的特点和适用场景。

在选择表格式时，需要考虑数据大小、查询类型以及存储需求等因素。

例如，对于需要频繁进行聚合操作的场景，列式存储格式通常更加高效。

另外，可以使用分桶技术来改善Hive的性能。

分桶是将表按照某个列的值进行分组，使得具有相同分桶值的数据存储在相同的桶中。

通过使用分桶技术，Hive可以更快地进行连接操作和过滤操作，从而提高查询效率。

在选择分桶列时，应选择具有较高的基数和较为均匀分布的列。

此外，使用Hive的索引功能也能够加速查询。

Hive支持对表中的列创建索引，从而可以更快地定位和访问数据。

通过使用索引，Hive可以减少全表扫描的开销，并且在一些特定的查询场景下，索引的使用可以显著提高查询性能。

然而，需要注意的是，索引会增加数据的存储空间和更新的成本，因此在使用索引时需要进行权衡。

最后，合理地配置Hive参数也是优化Hive性能的一项重要工作。

Hive的性能受到许多配置参数的影响，例如内存大小、并行度和任务调度等。

根据具体的场景和需求，可以对这些参数进行调整，以获得更好的性能和效率。

hive优化总结

hive优化总结Hive优化总结Hive是一种建立在Hadoop之上的开源数据仓库解决方案，它可以使用类似SQL的查询语言来处理大规模数据集。

然而，由于数据集的规模越来越庞大，并且查询的复杂度也在增加，Hive的性能可能会受到影响。

因此，对Hive进行优化是提高查询效率和性能的关键。

一、数据分区在Hive中，数据分区是一种将数据按照特定的列进行划分存储的方式。

通过合理地选择分区列，可以提高查询性能。

例如，在时间序列数据中，通过将数据按照时间列进行分区，可以将查询仅限于需要的时间范围，提高查询效率。

二、数据压缩Hive支持多种数据压缩格式，如Gzip、Snappy和LZO等。

使用数据压缩可以显著减少存储空间，并且对于IO密集型操作，如数据扫描，也可以显著提高性能。

在选择数据压缩格式时，需要综合考虑存储空间和查询性能之间的权衡。

三、分桶类似于数据分区，分桶也是一种将数据进行划分的方式。

不同的是，分桶是将数据按照某一列的哈希值进行划分，可以提高数据的均衡性。

通过通过使用分桶，可以提高数据的访问效率，尤其是对于某些需要经常进行随机访问的操作。

四、合理使用索引在Hive中，可以使用B树索引来加速查询。

合理地创建索引可以显著提高查询性能。

然而，索引也会带来额外的存储开销和维护成本，因此需要权衡是否使用索引。

通常情况下，索引适用于数据量较小、查询频繁的情况下。

五、数据倾斜处理在大规模数据集中，数据倾斜是一个不可避免的问题。

数据倾斜会导致查询性能不均衡，某些任务的执行时间远远超出了预期。

针对数据倾斜问题，可以使用一些优化技术，如数据倾斜的处理和随机均匀分布。

六、并行执行并行执行是提高Hive查询性能的一个关键技术。

在Hive中，可以通过设置合适的查询并行度，将一个复杂的查询分解为多个子任务并行执行。

这样可以加快查询速度，提高整体的性能。

七、动态分区动态分区是一种在查询时根据查询条件动态创建分区的技术。

通过使用动态分区，可以避免在每次插入数据时都需要手动创建分区的操作，简化了操作流程，提高了数据的管理效率。

[Hive]-常规优化以及执行计划解析

[Hive]-常规优化以及执⾏计划解析1.HiveSQL优化 1.1 中⼼思想这⾥以Hive On MapReduce 为例,Hive On Spark等思路也是⼀致的. HiveSQL会最终转化为MapReduce进⾏执⾏,那么优化的前提是⾄少对MapReduce有基本的了解其次是必须了解HiveSQL会转化成怎么样的MapReduce作业(执⾏计划),这是优化HiveSQL根本依据.切记,HiveSQL的优化本质是对MapReduce作业的优化. ⽐如MapReduce的⼀些特点: 数据读取和写⼊,都是针对HDFS(磁盘)⽽⾔,都是IO操作不喜欢某⼀个任务过⼤(数据倾斜).⼀个经典的结论:数据量不是问题,数据倾斜才是不喜欢⼤量过⼩的任务.任务资源申请等本⾝初始化和管理也是需要消耗时间和资源得.⼤量过⼩任务,导致时间和资源都花在任务维护上了所以在HiveSQL上,也是针对这些特点来进⾏优化 1.2 ⼀些常见的优化思路 1.2.1 IO 只查询需要的列.MapReduce会根据查询谓词裁剪列,简单说就是不查询的列不读,这样可以降低IO 尽可能的使⽤表分区.表分区条件后,MapReduce会直接跳过不需要的分区的全部⽂件,极⼤的降低IO 1.2.2 数据倾斜 1.2.2.1 慎⽤count(distinct) 慎⽤count(distinct)原因是容易造成数据倾斜.因为其执⾏的MapReduce是以GroupBy分组,再对distinct列排序,然后输出交给Reduce. 问题就在这⾥,相⽐其它GroupBy聚合统计,count(distinct)少⼀个关键步骤(Map的预计算,在Map端提前做⼀次聚合再将聚合结果交给Reduce) 当Map直接将全部数据交给Reduce后,如果数据的分组本⾝不平衡(⽐如及格,80%以上及格数据),会造成某⼀些Reduce处理太过多的数据,这就是数据倾斜 count(distinct)可以考虑换GroupBy⼦查询 1.2.2.2 注意null值带来的数据倾斜所有null会认为是同⼀个值,会⾛同⼀个Map,如果null占的⽐重⼀⼤,⼜是⼀个数据倾斜.这是业务上考虑是否能做过滤这⾥同样适⽤其它的业务null值(⽐如常见的0,1,-1,-99等业务默认值) 1.2.3 表关联⼤表放后 MapReduce从后往前构建数据,先过滤⼤表把数据量降下来,可以在Reduce端的Hash-Join减少数据量,提⽰效率同列关联如可能,⽤同⼀列关联同列关联,⽆论关联多少表都是⼀个Map搞定,如果不是同列,就会新开⼀个MapReduce 1.2.4 配置优化这⾥的配置,是指MapReduce或Spark配置2.HiveSQL的MR转换 2.1 不跑MapReduce的情况 HiveSQL不是每种情况都会跑MapReduce的.基本查询,或者是不涉及计算(⽐如查询分区表)的查询,是不会启动MapReduce任务的 explain select * from dept_et limit 1; STAGE DEPENDENCIES:Stage-0 is a root stageSTAGE PLANS:Stage: Stage-0Fetch Operatorlimit: 1Processor Tree:TableScanalias: dept_etStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONESelect Operatorexpressions: id (type: int), name (type: string), city (type: string)outputColumnNames: _col0, _col1, _col2Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONELimitNumber of rows: 1Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEListSink 2.2 join explain select * from dept_et et join dept_mg mg on et.id= mg.id STAGE DEPENDENCIES:Stage-4 is a root stageStage-3 depends on stages: Stage-4Stage-0 depends on stages: Stage-3STAGE PLANS:Stage: Stage-4Map Reduce Local WorkAlias -> Map Local Tables:mgFetch Operatorlimit: -1Alias -> Map Local Operator Tree:mgTableScanalias: mgStatistics: Num rows: 1 Data size: 79 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFilter Operatorpredicate: id is not null (type: boolean)Statistics: Num rows: 1 Data size: 79 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEHashTable Sink Operatorkeys:0id (type: int)1id (type: int)Stage: Stage-3Map ReduceMap Operator Tree:TableScanalias: etStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFilter Operatorpredicate: id is not null (type: boolean)Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEMap Join Operatorcondition map:Inner Join 0 to 1keys:0id (type: int)1id (type: int)outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col6, _col7, _col8Statistics: Num rows: 1 Data size: 354 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONESelect Operatorexpressions: _col0 (type: int), _col1 (type: string), _col2 (type: string), _col6 (type: int), _col7 (type: string), _col8 (type: string) outputColumnNames: _col0, _col1, _col2, _col3, _col4, _col5Statistics: Num rows: 1 Data size: 354 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFile Output Operatorcompressed: falseStatistics: Num rows: 1 Data size: 354 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEtable:input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatoutput format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormatserde: zySimpleSerDeLocal Work:Map Reduce Local WorkStage: Stage-0Fetch Operatorlimit: -1Processor Tree:ListSink 2.3 group by explain select city,sum(id) from dept_et group by city; 执⾏计划如下:STAGE DEPENDENCIES:Stage-1 is a root stageStage-0 depends on stages: Stage-1STAGE PLANS:Stage: Stage-1Map ReduceMap Operator Tree:TableScan //表扫描alias: dept_etStatistics: Num rows: 3 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE //表dept_et的统计数据预估Select Operator //查询列裁剪,表⽰只需要 city (type: string), id (type: int) 两列expressions: city (type: string), id (type: int)outputColumnNames: city, idStatistics: Num rows: 3 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEGroup By Operatoraggregations: sum(id) //分组执⾏函数=>sum(id)keys: city (type: string)mode: hashoutputColumnNames: _col0, _col1Statistics: Num rows: 3 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEReduce Output Operatorkey expressions: _col0 (type: string) //Map端输出的Key是_col0(hash(city))sort order: +Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)Statistics: Num rows: 3 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEvalue expressions: _col1 (type: bigint) //Map端输出的Value是_col1(sum(id))Reduce Operator Tree:Group By Operatoraggregations: sum(VALUE._col0keys: KEY._col0 (type: string)mode: mergepartial //partial(多个map的输出)merge(合并)outputColumnNames: _col0, _col1Statistics: Num rows: 1 Data size: 107 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFile Output Operatorcompressed: falseStatistics: Num rows: 1 Data size: 107 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEtable:input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatoutput format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormatserde: zySimpleSerDeStage: Stage-0Fetch Operatorlimit: -1Processor Tree:ListSink 2.4 distinct 2.4.1 distinct⼀个 select city,count(distinct(name)) from dept_et group by city; 只有⼀个distinct,将group字段和distinct字段⼀起组合为Map的输出Key,然后把group字段作为Reduce的Key,在Reduce阶段保存LastKey STAGE DEPENDENCIES:Stage-1 is a root stageStage-0 depends on stages: Stage-1STAGE PLANS:Stage: Stage-1Map ReduceMap Operator Tree:TableScanalias: dept_etStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONESelect Operatorexpressions: city (type: string), name (type: string) //没有计算函数,直接是查询原值outputColumnNames: city, nameStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEGroup By Operatoraggregations: count(DISTINCT name)keys: city (type: string), name (type: string)mode: hashoutputColumnNames: _col0, _col1, _col2Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEReduce Output Operatorkey expressions: _col0 (type: string), _col1 (type: string)sort order: ++Map-reduce partition columns: _col0 (type: string)Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONE  Reduce Operator Tree:Group By Operatoraggregations: count(DISTINCT KEY._col1:0._col0)keys: KEY._col0 (type: string)mode: mergepartialoutputColumnNames: _col0, _col1Statistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEFile Output Operatorcompressed: falseStatistics: Num rows: 1 Data size: 322 Basic stats: COMPLETE Column stats: NONEtable:input format: org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormatoutput format: org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormatserde: zySimpleSerDeStage: Stage-0Fetch Operatorlimit: -1Processor Tree:ListSink 2.4.2 多个distinct字段 select dealid, count(distinct uid), count(distinct date) from order group by dealid;。

大数据性能优化之Hive优化

大数据性能优化之Hive优化一、引言Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，用于处理大规模数据集。

然而，在处理大数据时，Hive的性能可能会受到一些因素的影响，如数据倾斜、查询优化等。

因此，本文将介绍一些Hive性能优化的方法，以提高查询效率和减少执行时间。

二、数据倾斜处理1. 了解数据倾斜的原因：数据倾斜是指在某些列或者分区中，数据的分布不均匀，导致某些任务的执行时间明显延长。

2. 使用随机数分桶：通过在表中添加一个随机数列，并使用该列进行分桶，可以将数据均匀分布到不同的桶中，从而减少数据倾斜的影响。

3. 使用动态分区：动态分区可以根据数据的值自动创建分区，避免了手动创建分区时可能浮现的数据倾斜问题。

三、查询优化1. 使用合适的数据存储格式：选择合适的存储格式可以提高查询性能。

例如，使用列式存储格式（如Parquet或者ORC）可以减少I/O操作，提高查询效率。

2. 使用分区和索引：通过将数据分成多个分区，并在常用的查询列上创建索引，可以减少扫描的数据量，提高查询速度。

3. 避免全表扫描：尽量避免使用SELECT *的方式查询数据，而是明确指定需要查询的列，减少不必要的数据读取。

4. 使用合适的连接方式：在Hive中，可以使用JOIN操作连接多个表。

为了提高查询性能，应尽量避免使用大表与大表的JOIN，可以考虑使用MAPJOIN或者BUCKET JOIN等方式来优化连接操作。

四、资源配置和调优1. 调整内存参数：根据集群的硬件资源和数据规模，合理配置Hive的内存参数，如mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb等，以充分利用集群资源。

2. 并行度调整：通过调整mapreduce.job.reduces参数，控制并行度，使得任务能够充分利用集群资源，提高数据处理速度。

3. 合理设置数据压缩：使用数据压缩可以减少磁盘占用和I/O操作，但过多的压缩会增加CPU负载。

完全掌握Hive数据库管理与优化

完全掌握Hive数据库管理与优化Hive数据库管理与优化Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了一个类似于关系型数据库的查询语言HiveQL来方便用户进行数据分析与处理。

在大数据时代，Hive数据库管理与优化变得至关重要。

本文将分享一些方法和策略，帮助您完全掌握Hive数据库的管理与优化。

1. 数据模型优化在Hive中，良好的数据模型设计可以大大提高查询性能。

以下是一些优化数据模型的技巧：- 分区表：将数据分区为更小的片段，可以加快查询，减少所需扫描的数据量。

- 分桶表：分桶可以在大数据集上提供更好的查询性能。

可以根据数据的散列值将数据划分为多个桶，以便更快地定位和读取特定数据。

- 压缩表：压缩表可以减少磁盘空间的使用，并提高数据加载和查询性能。

- 使用适当的数据类型：使用合适的数据类型来存储数据，可以减少存储空间的使用，并提高查询性能。

- 避免使用过多的JOIN操作：JOIN操作需要较大的计算和资源消耗，应该尽量避免过多的JOIN操作。

2. 分区和索引管理在Hive中，对分区和索引进行适当的管理也是提高性能的重要一环。

- 分区维护：如果表中的数据在某个字段上有明显的划分，应使用分区来提高查询性能。

在添加新数据时，需要维护分区的方式，以便查询时可以尽快定位到所需的数据。

- 索引的选择和创建：根据查询的需求，选择合适的字段创建索引，可以显著提高查询性能。

索引可以减少全表扫描的需求，但也需要在维护索引和存储开销之间进行权衡。

3. 查询优化针对Hive查询的优化策略如下：- 抽样查询：对于大规模的数据集，可以使用抽样查询来加快查询速度。

通过对数据的随机抽样，可以减少所需扫描的数据量。

- 合并小文件：在Hive中，如果表中存在大量小文件，会导致查询效率低下。

因此，应定期对小文件进行合并，以减少查询的数据量。

- 合理使用缓存：Hive提供了查询结果缓存功能，可以将查询中的部分结果缓存在内存中。

hive常用优化方法大全

hive常用优化方法大全hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，十分适合数据仓库的统计分析。

在使用hive的过程中，可以进行hive优化，以下是常用的hive优化方法：1. join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce；2. join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大，原因是hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算；3. 在where字句中增加分区过滤器；4. 当可以使用left semi join 语法时不要使用inner join，前者效率更高，原因是对于左表中指定的一条记录，一旦在右表中找到立即停止扫描；5. 如果所有表中有一张表足够小，则可置于内存中，这样在和其他表进行连接的时候就能完成匹配，省略掉reduce过程，设置属性即可实现，set hive.auto.covert.join=true; 用户可以配置希望被优化的小表的大小 set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000; 如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中；6. 同一种数据的多种处理：从一个数据源产生的多个数据聚合，无需每次聚合都需要重新扫描一次；7. limit调优：limit语句通常是执行整个语句后返回部分结果，sethive.limit.optimize.enable=true；8. 开启并发执行：某个job任务中可能包含众多的阶段，其中某些阶段没有依赖关系可以并发执行，开启并发执行后job任务可以更快的完成，设置属性：set hive.exec.parallel=true；9. hive提供的严格模式，禁止3种情况下的查询模式：a：当表为分区表时，where字句后没有分区字段和限制时，不允许执行；b：当使用order by语句时，必须使用limit字段，因为order by 只会产生一个reduce任务。

hive优化总结

hive优化总结Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能。

然而，由于Hive处理大规模数据集时的复杂性，其性能可能不够理想。

因此，在实际应用中，我们需要对Hive进行优化，以提高其查询性能和效率。

首先，我们可以使用合适的存储格式来存储数据。

Hive支持多种存储格式，例如文本、Parquet和ORC。

对于大规模数据集，使用列式存储格式（如ORC）比行式存储格式（如文本）更高效。

列式存储格式可以减少I/O操作，提高查询性能。

其次，我们可以使用分区表和分桶表来优化查询。

分区表是将数据按照一定的规则分成多个分区存储的表，可以根据查询的条件只读取特定的分区，减少了不必要的数据读取和处理。

分桶表则是将数据分成多个桶存储，可以根据查询的条件只读取特定的桶，同样可以提高查询的效率。

另外，我们可以通过合理的数据压缩方式来减少存储空间，提高查询性能。

Hive支持多种数据压缩算法，如Snappy、LZO和Gzip。

选择合适的压缩算法可以在保证数据准确性的前提下减少存储空间，从而加快查询速度。

此外，我们还可以通过适当的索引使用来提高查询性能。

Hive 支持B树索引和位图索引。

B树索引适用于范围查询，而位图索引适用于离散值查询。

根据实际的查询场景，选择适合的索引类型可以加快查询速度。

另外，我们可以使用合适的硬件和网络配置来提高查询性能。

Hive的主要性能瓶颈包括CPU、内存和磁盘I/O。

通过增加硬件资源，如增加CPU核心数和内存容量，可以提高查询的并发能力和计算速度。

另外，优化网络传输的带宽和延迟也可以减少数据传输的时间，缩短查询的响应时间。

最后，我们可以使用MapReduce、Spark或Tez等并行计算框架来加快查询速度。

Hive支持多种执行引擎，可以根据具体的需求选择合适的执行引擎。

并行计算框架可以将查询任务并行化处理，并利用集群中的多台机器同时进行计算，从而加快查询速度。

如何在Hive中优化复杂查询和大规模数据处理

如何在Hive中优化复杂查询和大规模数据处理Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施工具。

它允许开发人员使用类似于SQL的查询语言进行交互式分析大规模数据。

然而，在处理复杂查询和大规模数据时，Hive性能可能会受到挑战。

为了优化这些查询和数据处理过程，我们需要采取一些措施来提高Hive的性能和效率。

下面我将介绍一些在Hive中优化复杂查询和大规模数据处理的方法。

1. 数据分区Hive中的数据可以根据某个列进行分区，将数据分散存储在不同的目录中。

通过对数据进行分区，可以提高查询的效率。

例如，如果数据按日期分区，则在查询特定日期范围的数据时，Hive只会扫描与该日期范围相关的分区，而不是扫描整个数据集。

2. 数据压缩数据压缩是减少存储和I/O开销的有效方法。

在Hive中，可以使用压缩算法对数据进行压缩。

常见的压缩算法包括Snappy、Gzip和LZO。

压缩后的数据占用更少的磁盘空间，并且在数据传输过程中占用更少的带宽，从而提高了查询和数据处理的效率。

3. 数据筛选和列裁剪在编写查询语句时，应该尽量避免全表扫描。

通过添加过滤条件和只选择需要的列，可以减少查询的数据量和执行时间。

只选择需要的列也可以减少网络传输的数据量，提高查询性能。

4. 合理使用索引Hive支持某些类型的索引，如Bitmap索引和Bloom过滤器索引。

索引可以加快查询速度，但同时也会增加数据加载和维护的开销。

因此，应该在需要快速响应查询的字段上使用索引，并在维护索引和查询性能之间进行权衡。

5. 优化数据倾斜当数据在分区或者某个字段上出现倾斜时，可能会导致查询性能下降。

在这种情况下，可以尝试使用一些技术来处理数据倾斜，如动态分区、随机化键值、使用其他字段重新分区等。

6. 使用Tez引擎Hive默认使用MapReduce作为底层执行引擎，但Tez引擎在某些场景下可以提供更好的性能。

Tez引擎使用了图执行模型，可以优化任务之间的依赖关系和数据流，从而提高查询的并行度和执行速度。

深入理解Hive查询优化和性能调优

深入理解Hive查询优化和性能调优在大数据处理领域，Hive是一种广泛应用的数据仓库基础设施，因其在分布式环境下进行数据查询和分析的高效性而备受推崇。

然而，在使用Hive进行查询时，我们经常需要进行优化和性能调优，以提升查询的执行效率。

本文将深入探讨Hive查询优化和性能调优的相关内容。

首先，我们需要理解查询优化的基本概念。

查询优化旨在通过改变查询的物理执行计划，提升查询性能。

Hive使用了一种叫做“解耦”的方式来完成查询优化。

具体而言，Hive将查询语句转化为一系列的MapReduce作业，并通过对这些作业的优化来提高查询性能。

在进行Hive查询优化时，我们可以从多个方面着手。

首先，我们可以考虑对查询进行重写或者改进。

在Hive中，我们可以使用关键字“EXPLAIN”来查看查询的执行计划，并结合查询的特点进行优化。

例如，如果查询中包含子查询，我们可以将其改写为Join操作，以减少数据的扫描和传输量。

此外，我们还可以使用合适的分区策略和分桶技术，将数据进行划分和排序，以提高查询的效率。

其次，我们可以利用索引来改善查询性能。

Hive支持使用索引来加速查询操作。

通过建立适当的索引，我们可以减少查询数据的数量，从而提高查询速度。

在Hive中，我们可以使用CREATE INDEX语句来创建索引，并使用USE INDEX语句来指定使用哪个索引。

需要注意的是，使用索引会增加数据的存储空间，因此需要权衡存储成本和查询性能之间的关系。

另外，我们还可以通过适当配置Hive的参数来提高查询性能。

Hive提供了一系列的配置参数，可以根据查询的特点和需求进行调整。

例如，我们可以通过设置hive.exec.parallel参数来控制查询的并行度，从而提高查询的执行效率。

此外，我们还可以调整内存相关的参数，如hive.execution.engine，hive.optimize.auto，来优化查询的内存使用和执行计划生成。

大数据性能优化之Hive优化

Hive性能优化1.概述本人在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。

下面开始本篇文章的优化介绍。

2.介绍首先，我们来看看hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。

jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。

原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。

sum,count,max,min 等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop 在map 端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。

count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。

举个例子：比如男uv 女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce, 每个reduce处理15亿数据。

面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段：好的模型设计事半功倍。

解决数据倾斜问题。

减少job数。

设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。

(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。

了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。

set hive.groupby.skewindata=true这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题。

数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。

对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响。

Hive调优及优化的12种方式

Hive调优及优化的12种方式请记住：在数据处理中，不怕数据量大，就怕数据倾斜！针对于Hive内部调优的一些方式01.请慎重使用COUNT(DISTINCT col);原因：distinct会将b列所有的数据保存到内存中，形成一个类似hash 的结构，速度是十分的块；但是在大数据背景下，因为b列所有的值都会形成以key值，极有可能发生OOM解决方案：所以，可以考虑使用Group By 或者ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col)02.小文件会造成资源的多度占用以及影响查询效率原因：•众所周知，小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间，那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的Mapper Task, 每个Mapper都是一个后台线程，会占用JVM的空间•在Hive中，动态分区会造成在插入数据过程中，生成过多零碎的小文件（请回忆昨天讲的动态分区的逻辑）•不合理的Reducer Task数量的设置也会造成小文件的生成，因为最终Reducer是将数据落地到HDFS中的解决方案：在数据源头HDFS中控制小文件产生的个数，比如•采用Sequencefile作为表存储格式，不要用textfile，在一定程度上可以减少小文件（常见于在流计算的时候采用Sequencefile格式进行存储）•减少reduce的数量(可以使用参数进行控制)•慎重使用动态分区，最好在分区中指定分区字段的val值•最好数据的校验工作，比如通过脚本方式检测hive表的文件数量，并进行文件合并•合并多个文件数据到一个文件中，重新构建表03.请慎重使用SELECT *原因：在大数据量多字段的数据表中，如果使用 SELECT * 方式去查询数据，会造成很多无效数据的处理，会占用程序资源，造成资源的浪费解决方案：在查询数据表时，指定所需的待查字段名，而非使用 * 号04.不要在表关联后面加WHERE条件原因：比如以下语句：SELECT * FROM stu as tLEFT JOIN course as t1ON t.id=t2.stu_idWHERE t.age=18;请思考上面语句是否具有优化的空间？如何优化？解决方案：采用谓词下推的技术，提早进行过滤有可能减少必须在数据库分区之间传递的数据量谓词下推的解释：所谓谓词下推就是通过嵌套的方式，将底层查询语句尽量推到数据底层去过滤，这样在上层应用中就可以使用更少的数据量来查询，这种SQL技巧被称为谓词下推(Predicate pushdown)那么上面语句就可以采用这种方式来处理：SELECT * FROM (SELECT * FROM stu WHERE age=18) as tLEFT JOIN course AS t1on t.id=t1.stu_id05.处理掉字段中带有空值的数据原因：一个表内有许多空值时会导致MapReduce过程中,空成为一个key值,对应的会有大量的value值, 而一个key的value会一起到达reduce造成内存不足解决方式：1、在查询的时候，过滤掉所有为NULL的数据，比如：create table res_tbl asselect n.* from(select * from res where id is not null ) nleft join org_tbl o on n.id = o.id;2、查询出空值并给其赋上随机数,避免了key值为空（数据倾斜中常用的一种技巧）create table res_tbl asselect n.* from res nfull join org_tbl o oncase when n.id is null then concat('hive', rand()) else n.id end = o.id;06.设置并行执行任务数通过设置参数 hive.exec.parallel 值为 true，就可以开启并发执行。

hive优化

Hive优化要点：优化时，把hive sql当做map reduce程序来读，会有意想不到的惊喜。

理解hadoop的核心能力，是hive优化的根本。

长期观察hadoop处理数据的过程，有几个显著的特征:1.不怕数据多，就怕数据倾斜。

2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，没半小时是跑不完的。

map reduce作业初始化的时间是比较长的。

3.对sum，count来说，不存在数据倾斜问题。

4.对count(distinct ),效率较低，数据量一多，准出问题，如果是多count(distinct )效率更低。

优化可以从几个方面着手：1. 好的模型设计事半功倍。

2. 解决数据倾斜问题。

3. 减少job数。

4. 设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。

(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。

5. 自己动手写sql解决数据倾斜问题是个不错的选择。

set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化总是漠视业务，习惯性提供通用的解决方法。

Etl开发人员更了解业务，更了解数据，所以通过业务逻辑解决倾斜的方法往往更精确，更有效。

6. 对count(distinct)采取漠视的方法，尤其数据大的时候很容易产生倾斜问题，不抱侥幸心理。

自己动手，丰衣足食。

7. 对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如我们的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的影响。

8. 优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。

优化案例：问题1：如日志中，常会有信息丢失的问题，比如全网日志中的user_id，如果取其中的user_id和bmw_users关联，就会碰到数据倾斜的问题。

方法：解决数据倾斜问题解决方法1. User_id为空的不参与关联，例如：Select *From log aJoin bmw_users bOn er_id is not nullAnd er_id = er_idUnion allSelect *from log awhere er_id is null.解决方法2 ：Select *from log aleft outer join bmw_users bon case when er_id is null then concat(‘dp_hive’,rand() ) else er_id end = er_id;总结：2比1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。

提高Hive查询性能的七个有效技巧

提高Hive查询性能的七个有效技巧Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库解决方案，它提供了查询和分析大规模数据集的能力。

然而，随着数据量的增长，Hive查询性能可能会出现问题。

在本文中，我们将介绍七个有效的技巧，帮助您提高Hive查询的性能。

1. 数据分区和分桶将数据分区和分桶是提高Hive查询性能的关键步骤之一。

数据分区是将表按照指定的列进行分割，以便在查询时只操作需要的分区，减少数据扫描量。

分桶则是将数据均匀分布到指定数量的桶中，可显著加快表的扫描速度。

通过合理地设置数据分区和分桶策略，可以大大优化Hive查询性能。

2. 压缩数据使用压缩技术可以显著减少数据存储的空间占用，从而加快查询速度。

Hive支持多种压缩格式，如Snappy、Gzip和LZO等。

选择合适的压缩算法可以根据具体的查询场景提高查询性能。

需要注意的是，压缩数据会增加处理压缩和解压缩的开销，因此在选择压缩格式时需要综合考虑。

3. 使用索引通过创建索引可以提高查询性能，特别是在查询大表时。

在Hive中，可以使用B树索引或者BitMap索引。

B树索引适用于范围查询和等值查询，而BitMap索引适用于高基数列的等值查询。

选择合适的索引类型，并在适当的列上创建索引，可以显著加快查询速度。

4. 合理设置Hive参数通过调整Hive的配置参数，可以优化查询性能。

例如，可以增大MapReduce 任务的容量设置，提高资源利用率；调整内存分配策略，合理分配给不同的任务；调整查询并行度，使得查询可以在多个节点上同时执行等。

仔细研究并了解各个参数的作用，适时地调整参数值，可以为Hive查询提供更好的性能。

5. 避免小文件小文件的存在会导致Hive查询性能下降，因为Hive在执行查询时需要扫描每个文件。

可以通过合并小文件，或者将小文件合并为大文件，从而减少需要扫描的文件数量，提高查询速度。

此外，可以考虑使用合适的文件格式，如Parquet或ORC，以减小文件的大小，提高查询性能。

hive-优化

第一部分：Hadoop 计算框架的特性什么是数据倾斜•由于数据的不均衡原因，导致数据分布不均匀，造成数据大量的集中到一点，造成数据热点Hadoop框架的特性•不怕数据大，怕数据倾斜•jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。

原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的•sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题•count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的第二部分：优化的常用手段优化的常用手段•解决数据倾斜问题•减少job数•设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。

•了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择•数据量较大的情况下，慎用count(distinct)。

•对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法。

•优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。

第三部分：Hive的数据类型方面的优化优化原则•按照一定规则分区（例如根据日期）。

通过分区，查询的时候指定分区，会大大减少在无用数据上的扫描, 同时也非常方便数据清理。

•合理的设置Buckets。

在一些大数据join的情况下，map join有时候会内存不够。

如果使用Bucket Map Join的话，可以只把其中的一个bucket放到内存中，内存中原来放不下的内存表就变得可以放下。

这需要使用buckets的键进行join的条件连结，并且需要如下设置set hive.optimize.bucketmapjoin = true第四部分：Hive的操作方面的优化•全排序•怎样做笛卡尔积•怎样决定map个数•怎样决定reducer个数•合并MapReduce操作•Bucket 与sampling•Partition•JOIN•Group By•合并小文件全排序•Hive的排序关键字是SORT BY，它有意区别于传统数据库的ORDER BY也是为了强调两者的区别–SORT BY只能在单机范围内排序怎样做笛卡尔积•当Hive设定为严格模式（hive.mapred.mode=strict）时，不允许在HQL语句中出现笛卡尔积•MapJoin是的解决办法•MapJoin，顾名思义，会在Map端完成Join操作。

优化Hive查询性能的实用技巧与策略

优化Hive查询性能的实用技巧与策略Hive是一种基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了SQL方式的查询接口，方便用户进行大规模数据处理和分析。

然而，随着数据规模的增长，Hive查询性能可能会受到限制。

为了解决这个问题，本文将介绍一些优化Hive查询性能的实用技巧与策略。

1. 数据分区和分桶在Hive中，数据分区和分桶是提高查询性能的重要手段。

数据分区将表按照特定的列进行划分，使得查询只需要在特定分区上进行，而不是全表扫描。

数据分桶进一步将分区内的数据进行划分，可以减少每个分区内的数据量，加快查询速度。

2. 合理使用索引虽然Hive并不直接支持索引，但可以通过基于HBase或者Apache Phoenix等存储引擎来实现索引功能。

对于经常被查询的列，可以考虑在存储引擎中建立索引，以加快查询速度。

3. 使用分布式缓存Hive提供了分布式缓存功能，可以将一些常用的小数据集缓存在集群中的每个节点上，避免重复加载大量数据。

这样可以减少网络传输和数据加载时间，提高查询性能。

4. 优化数据倾斜数据倾斜是指在表的某个列上，某些值的分布极不均匀，导致查询任务在某些节点上运行时间过长。

解决数据倾斜问题的方法包括增加分区、使用随机前缀和调整reduce端的负载均衡等。

5. 优化查询语句合理设计查询语句是提高Hive查询性能的关键。

首先，避免在查询条件中使用非等值的操作，例如NOT、<、>等，这些操作会增加查询的计算复杂度。

其次，尽量使用Join语句替代子查询，因为子查询需要额外的计算和数据传输。

最后，使用物化视图可以将查询的结果缓存在缓存中，避免重复计算。

6. 调整Hive的配置参数Hive的性能也受到一些配置参数的影响，根据具体的需求可以适当调整这些参数来提高性能。

例如，可以通过调整mapred.reduce.tasks参数来增加reduce端的并发度，从而提高查询的并行度和速度。

7. 使用压缩和序列化Hive支持多种压缩和序列化格式，可以通过设置相关参数来选择适合的压缩算法和序列化格式。