Hive开发规范：优化程序粒度与资源管理

在Hive开发过程中，程序的粒度问题是关键因素，它直接影响到代码的可维护性和效率。Hive程序应该被设计成具有明确的业务逻辑划分，避免一次性运行时间过长，以减少错误后的重跑时间和复杂性。例如，一个需要在9点前完成的高层报表任务，应该分解为多个小步骤，每个步骤独立执行，这样即使其中一个步骤出错，只需修正相关部分并重跑，而不是整个程序。 1. **粒度控制**：为了应对可能的程序中断和快速修复，应遵循细粒度原则，将任务拆分为多个阶段，每个阶段之间有明确的依赖关系。这样即使发生故障，也能针对性地修复并重新执行受影响的部分。 2. **表命名规范**：Hive中的表根据其功能被划分为不同的类别，如临时表（t_temptable，用于短期存储，如同步到HDFS的表）和结果表（r_resulttable，长期保留，用于最终展示或后续使用）。源表（s_sourcetable）同样保持原则上的不变，但在特殊情况下需要考虑空间管理，如清理大表以节省存储。 3. **表生命周期管理**：临时表通常只保留最近一天的数据，但如果有特殊需求，需提前备案。源表和结果表则应尽可能长期保留，只在特定空间压力下删除特定的旧数据。这需要开发者在编写清理程序时考虑到这些规则。 4. **分区字段管理**：统一表的分区字段名为"pt"，日期格式标准化有助于简化命名和一致性。对于分区，推荐使用方便的日期格式，如年-月-日或按小时。 5. **资源优化**：查询时应充分利用分区限制来缩小数据范围，提高查询性能。同时，监控作业进度，如果发现作业运行效率低下，应及时终止，释放计算资源。Hive的表存储格式建议采用rcfile，因为它提供了更高的存储效率。 6. **集群管理**：开发人员应定期检查作业状态，确保资源的有效利用。遇到运行效率低下的作业，使用`hadoopjob -kill`命令停止，避免占用过多资源。 遵循这些规范，Hive开发人员能够创建更加健壮、高效和易于维护的程序，提升整体的开发和运维效率。