hivesql遇到一天三千万数据时如何优化

针对hivesql遇到一天三千万数据时如何优化，以下是一些可能的建议：

1. 使用分区表：将数据根据日期等分区字段进行分区，可以提高查询效率。

2. 使用压缩：对于存储在HDFS上的数据，可以使用压缩技术（如Gzip、Snappy等）减小数据大小，从而提高查询速度。

3. 调整MapReduce参数：可以通过调整MapReduce参数（如mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize、mapred.map.tasks、mapred.reduce.tasks等）来优化查询性能。

4. 使用索引：对于经常被查询的字段，可以创建索引来加快查询速度。

5. 使用缓存：对于经常被查询的数据，可以使用缓存来加速查询，例如使用Hive的查询缓存功能。

6. 使用列式存储：对于需要查询的列较少的情况下，可以使用列式存储来提高查询速度。

7. 数据预处理：对于需要经常查询的数据，可以进行预处理，例如将需要计算的指标提前计算好，存储到另一个表中，从而减小查询时的计算量。

8. 数据归档：对于历史数据，可以进行归档，避免查询时扫描大量无用数据。

9. 数据采样：对于数据量较大的情况下，可以进行数据采样，从而减小查询时的数据量。

10. 使用其他工具：如果Hive无法满足查询需求，可以考虑使用其他工具，如Spark SQL、Presto等。