本篇文章给大家谈谈hive的安装与配置实验心得，以及安装hive的体会对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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hive性能优化及参数调优
解决方法2 ：赋与空值新的key值 结论： 方法2比方法1效率更好，不但io少了，而且作业数也少了。 解决方法1中 log读取两次，job是2。 解决方法2中 job数是1 。这个优化适合无效 id (比如 -99 ， ”， null 等) 产生的倾斜问题。
可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。
join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。
reducer数=min(参数2，总输入数据量/参数1) set mapred.reduce.tasks：每个任务默认的reduce数目。典型为0.99 reduce槽数，hive将其设置为-1，自动确定reduce数目。
矢量化查询执行通过一次批量执行1024行而不是每行一行来提高扫描，聚合，过滤器和连接等操作的性能。这个功能在Hive 0.13中引入，显着缩短了查询执行时间，并且可以通过两个参数设置轻松启用：在提交最终执行之前，Hive会优化每个查询的逻辑和物理执行计划。
通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格格式nonstrict。开启严格模式需要修改hive.mapred.mode值为strict，开启严格模式可以禁止3钟类型的查询。
hive怎么处理大数据
1、Apache Hive数据仓库软件有助于使用SQL读取，写入和管理驻留在分布式存储中的大型数据集。可以将结构投影到已存储的数据上，提供命令行工具和JDBC驱动程序，用于将用户连接到Hive。最适用于传统的数据仓库任务。Hive优势在于处理大数据，因为hive的执行延迟比较高。
2、根据Hive数据表格的特性，和通过Hive日志观察到的用户使用习惯等特性，通过选择合适的文件存储格式，可以大大提高查询效率，减少查询耗费时间。
3、Hive的工作方式 Hive的工作方式与传统数据库有所不同。传统数据库通常通过执行预编译的SQL语句来处理数据，而Hive则是在执行查询时动态编译HQL。这意味着Hive更适合处理批量数据，而不是实时数据。另外，Hive还支持用户自定义函数（UDFs），使得用户可以更方便的处理和分析数据。
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