hive 执行效率低排查

你好！对于 Hive 执行效率低的问题，通常可以从以下几个方面进行排查和优化：

1. 数据倾斜：查看数据是否存在倾斜情况，即某个分区或者某个字段的数据量远远大于其他分区或字段。可以通过查看任务的日志或者 Hive 的 explain plan 来确认是否存在数据倾斜，并针对性地进行调整。

2. 数据压缩：考虑对大表进行数据压缩，减少磁盘 I/O 以提高查询性能。Hive 提供了多种压缩格式，如 Snappy、Gzip、LZO 等，可以根据实际情况选择合适的压缩格式。

3. 分区和索引：合理设计和使用分区和索引可以提高查询效率。通过将数据按照业务需求进行分区，并在关键字段上建立索引，可以加速查询操作。

4. 数据格式与存储：选择合适的数据格式和存储方式也可以对执行效率产生影响。Parquet 和 ORC 是常用的列式存储格式，它们能够减少 I/O 操作，提高查询性能。

5. 配置调优：适当调整 Hive 的配置参数，如内存大小、并行度等，以根据集群资源和任务需求进行优化。

6. 借助性能工具：使用性能监控和调优工具，如 Hive 的性能日志、Hadoop 自带的 YARN ResourceManager、JobHistory Server 等，可以帮助定位性能瓶颈和进行调优。

以上是一些常见的排查和优化方法，实际情况可能因具体的业务需求和环境而有所不同。希望对你有所帮助！如果有其他问题，请随时提问。

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hivesql的执行计划

HiveSQL的执行计划可以通过在查询语句前加上关键字"explain"来查看。Hive提供了"explain"命令来展示一个查询的执行计划，这个执行计划对于我们了解底层原理，Hive调优，排查数据倾斜等都非常有帮助。根据其中的引用所述，Hive底层会自动帮我们进行优化，所以两条SQL语句的执行效率是一样的。