今天给各位分享hive常见优化的知识，其中也会对hive优化总结进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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5种让Hive查询变快的方法
transform+python 一种嵌入在hive取数流程中的自定义函数，通过transform语句可以把在hive中不方便实现的功能在python中实现，然后写入hive表中。示例语法如下：如果除python脚本外还有其它依赖资源，可以使用ADD ARVHIVE。
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。
停止hiveserver2，MetaStore 服务；发现还有锁；查看hive应用进程 ps -ef|grep hive，全部杀掉，锁释放；然后删除NEXT_LOCK_ID一条记录；重启hiveserver2，MetaStore；查询hive 恢复正常。
要查看Hive版本，可以通过以下命令在Hive命令行界面中查询：hive --version 或者在终端中执行以下命令：hive --service version 执行以上命令后，Hive将返回当前安装的版本号。
在oracle中，如果你count某一列，应该是仅仅加载这一列，如果有索引啥的，直接在索引上统计了，当然很快。
Hive优化之Hive的配置参数优化
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$HOME/.hiverc文件中。
（二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
设置属性即可实现，set hive.auto.covert.join=true； 用户可以配置希望被优化的小表的大小 set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000； 如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中。
Hive的优化需要结合具体情况进行分析和优化，可以从数据分区、建立索引和优化查询等方面入手。通过合理配置硬件、调整优化参数，以及优化HiveQL语句等操作，可以提高查询的执行效率和准确性。
Hive提供了一个严格模式，可以防止用户执行那些可能意想不到的不好的影响查询。通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格格式nonstrict。
Hive优化的原则参考
特殊情况特殊处理： 在业务逻辑优化效果的不大情况下，有些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理，最后union回去。
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。
表连接优化 用insert into替换union all 如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%。
要使用基于成本的优化（也称为CBO），请在查询开头设置以下参数 然后，通过运行Hive的“analyze”命令为CBO准备数据，以收集我们想要使用CBO的表的各种统计信息。
对Hive表进行压缩是常见的优化手段，一些存储方式自带压缩选择，比如SEQUENCEFILE支持三种压缩选择：NONE，RECORD，BLOCK。Record压缩率低，一般建议使用BLOCK压缩； ORC支持三种压缩选择：NONE，ZLIB，SNAPPY。
hive常见优化的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于hive优化总结、hive常见优化的信息别忘了在本站进行查找喔。
