Hive 优化总结
Hive优化主要涉及HDFS和MapReduce的使用。问题包括数据倾斜、操作过多和不当使用。识别倾斜可通过检查分区文件大小或执行聚合抽样。解决方案包括整体优化模型设计,如星型、雪花模型,合理分区和分桶,以及压缩。内存管理需调整mapred和yarn参数。倾斜数据处理通过选择均衡连接键、使用map join和combiner。控制Mapper和Reducer数量以避免小文件和资源浪费。减少数据规模可调整存储格式和压缩,动态或静态分区管理,以及优化CBO和执行引擎设置。其他策略包括JVM重用、本地化运算和LLAP缓存。