电商数仓 hive的优化 以及优化参数

针对电商数仓的Hive优化，可以从以下几个方面入手：

1. 数据分区：对于大规模数据的查询，使用分区表可以大幅度提高查询效率。可以按照日期、地域等维度进行分区。

2. 压缩存储：在Hive中，使用压缩存储可以减小数据的存储空间，同时也能提高查询效率。可以使用Gzip、Bzip2、Snappy等压缩方式。

3. 数据倾斜处理：在实际场景中，可能会出现某些字段的值非常集中，导致查询时某些节点负载过重，出现数据倾斜。可以采用一些技术手段，如随机数、哈希函数等进行数据均衡。

4. 动态分区：动态分区可以在查询的同时动态创建分区，避免手动创建分区的麻烦。

5. 合理设置参数：Hive的性能与参数设置密切相关，如MapReduce任务并行度、内存大小、IO缓存等。合理设置这些参数可以提高查询效率。

具体的优化参数包括：

- hive.exec.dynamic.partition.mode：设置动态分区模式，可以设置为nonstrict或strict。
- hive.exec.dynamic.partition：是否允许动态分区，默认为true。
- hive.exec.max.dynamic.partitions：设置动态分区最大值。
- hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode：每个节点的最大动态分区数。
- hive.auto.convert.join：是否开启自动转换Join，可以提高Join的效率。
- hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge：是否开启Bucket Map Join Sorted Merge。
- hive.exec.parallel：设置MapReduce任务并行度。
- hive.vectorized.execution.enabled：是否开启矢量化查询。