hive on spark在实际电商业务中的一些优化参数

在实际电商业务中，可以通过以下一些优化参数来提高 Hive on Spark 的性能和效率：

1. spark.executor.memory：用于设置每个 Executor 的内存大小，默认为 1g。可以根据实际的数据规模和计算任务来调整内存大小。

2. spark.executor.cores：用于设置每个 Executor 的 CPU 核数，默认为 1。可以根据实际的计算任务来调整 CPU 核数。

3. spark.sql.shuffle.partitions：用于设置 shuffle 操作的分区数，默认为 200。可以根据实际的数据规模和计算任务来调整分区数。

4. spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold：用于设置自动广播小表的阈值，默认为 10m。可以根据实际的数据规模和计算任务来调整阈值。

5. hive.vectorized.execution.enabled：用于启用 Hive 的向量化执行引擎，可以大幅提高查询效率。默认为 false，可以设置为 true 来启用。

6. hive.cbo.enable：用于启用 Hive 的成本优化器，可以优化查询计划并提高查询效率。默认为 false，可以设置为 true 来启用。

7. hive.exec.parallel：用于设置并行执行任务的数量，默认为 1。可以根据实际的计算任务来调整并行度。

8. hive.exec.dynamic.partition.mode：用于设置动态分区模式，包括 strict、nonstrict 和 strictstrict。可以根据实际的数据规模和查询需求来选择合适的模式。

总之，通过合理设置这些优化参数，可以提高 Hive on Spark 的性能和效率，从而更好地支持电商业务的数据分析和决策。