hivesql的结果缓存

HiveSQL支持结果缓存，又称表级缓存，可以将查询结果缓存到内存或磁盘中，以避免重复计算。缓存可以在表级别上进行配置，可以缓存整个表、分区或查询结果。

HiveSQL支持两种缓存模式：MANUAL和AUTO。在MANUAL模式下，需要手动指定要缓存的表或分区。在AUTO模式下，Hive会自动缓存经常访问的表或分区。

要启用结果缓存，可以使用以下命令：

SET hive.cache.supports.memory=true;
SET hive.cache.supports.memory.table.cache=true;
SET hive.cache.supports.memory.query.results.cache=true;

然后，在查询语句中使用CACHE关键字指定要缓存的表或分区，例如：

SELECT /*+ CACHE(tablename) */ * FROM tablename;

缓存的表或分区可以使用以下命令进行清除：

CLEAR CACHE tablename;
CLEAR CACHE dbname.tablename PARTITION(partitioncolumn='partitionvalue');

需要注意的是，结果缓存可能会导致内存消耗过多，因此应该根据实际情况进行配置。

相关问题

hivesql的结果缓存是由hiveserver2实现的还是hive自身实现的

Hive的结果缓存是由HiveServer2实现的。HiveServer2是Hive的一个服务，它提供了一个远程接口来访问Hive，包括执行SQL查询、获取查询结果等。HiveServer2可以配置缓存查询结果，以提高查询性能。缓存的结果存储在HiveServer2的内存中，当再次执行相同的查询时，HiveServer2会直接返回缓存的结果，而无需重新计算查询结果。HiveServer2也支持设置缓存的大小、缓存超时时间等参数。

hive sql 调优

Hive SQL 调优可以从以下几个方面入手：

1. 数据的存储格式：选择合适的存储格式可以提高查询性能，如使用 ORC 或 Parquet 格式可以减少磁盘 I/O，提高查询效率。

2. 数据分区：对大数据表进行分区可以减少查询的数据量和磁盘 I/O，提高查询效率。

3. 数据压缩：对于大数据表，可以采用数据压缩的方式来减少磁盘 I/O，提高查询效率。

4. 数据倾斜：如果查询过程中存在数据倾斜，可以使用一些技术来平衡数据，如使用随机数分区、增加冗余等方式。

5. Join 优化：优化 Join 查询可以提高查询效率，如使用 MapJoin、BucketJoin 等方式。

6. 数据倒排：可以使用倒排索引来提高查询效率，如使用 BloomFilter 过滤器、Bitmap 等方式。

7. 数据采样：对于大数据表，可以采用数据采样的方式来快速预估数据分布和查询效率。

8. 内存控制：合理配置内存参数可以提高查询效率，如设置 mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb 等参数。

9. 数据缓存：对于一些热点数据可以使用缓存的方式来提高查询效率，如使用 Redis、Memcached 等技术。

10. 数据索引：对于需要频繁查询的数据可以创建索引来提高查询效率，如使用 HBase、Elasticsearch 等技术。