hive 性能优化思路

针对Hive性能优化，可以从以下几个方面入手：

1. 从M/R的角度考虑优化性能，从更底层思考如何优化运算性能，而不仅仅局限于逻辑代码的替换层面。

2. 从Hive的配置解读去优化。Hive系统内部已针对不同的查询预设定了优化方法，用户可以通过调整配置进行控制。

3. 列裁剪。只选择需要的列，减少不必要的I/O操作，提高查询效率。

4. 分区裁剪。只查询必要的分区，减少不必要的I/O操作，提高查询效率。

5. 压缩。使用压缩技术可以减少磁盘I/O，提高查询效率。

6. 合理使用索引。对于经常使用的列可以建立索引，提高查询效率。

7. 数据倾斜处理。对于数据倾斜的情况，可以采用一些技术手段进行处理，如使用随机数进行分桶等。

8. 数据格式选择。选择合适的数据格式可以减少磁盘I/O，提高查询效率。

9. 数据倾斜处理。对于数据倾斜的情况，可以采用一些技术手段进行处理，如使用随机数进行分桶等。

10. 合理使用join。join操作是比较耗费资源的操作，需要合理使用。

11. 合理使用mapjoin。对于小表join大表的情况，可以使用mapjoin进行优化。

12. 合理使用bucket。对于经常使用的列可以进行bucket操作，提高查询效率。

相关问题

hive调优的思路，还有就是hive的参数

对于Hive的调优思路，可以从以下几个方面入手：

1. 数据存储和分区设计：合理的数据存储和分区设计可以提高查询性能。根据业务需求，将数据按照合适的列进行分区，这样可以减少数据扫描量。

2. 数据压缩：使用合适的压缩格式可以减小数据存储空间，并提高查询性能。例如，使用Snappy、LZO等压缩算法来减少磁盘IO和网络传输。

3. 数据倾斜处理：当某些列的值过于集中，导致某些Task处理的数据量远大于其他Task时，会导致任务执行时间不均衡。通过对倾斜键进行处理，如使用随机前缀或者进行拆分处理，可以解决数据倾斜问题。

4. 合理设置Hive参数：根据实际情况调整Hive的参数配置，以提高查询性能。常见的参数包括：hive.exec.parallel、hive.tez.container.size、hive.vectorized.execution.enabled等。

关于Hive的参数配置，下面是一些常用的参数：

1. hive.exec.parallel：设置并行执行任务的线程数，默认为1。可以根据集群资源情况适当调整，以提高任务执行效率。

2. hive.tez.container.size：设置每个Tez任务的容器大小，默认为1024（MB）。可以根据具体的任务需求和集群资源情况进行调整，以充分利用集群资源。

3. hive.vectorized.execution.enabled：启用向量化执行，可提高查询性能。默认为false，可以通过设置为true来开启向量化执行。

4. hive.optimize.sort.dynamic.partition：动态分区排序优化，默认为true。对于动态分区表，可以开启该参数以提高插入性能和查询性能。

5. hive.stats.autogather：自动收集统计信息，默认为true。开启该参数可以帮助优化查询计划，提高查询性能。

以上是一些常见的Hive调优思路和参数配置，具体的调优策略还需要根据实际情况进行调整和优化。