Hive怎么调整优化Tez引擎的查询？在Tez上优化Hive查询的指南
在Tez上优化Hive查询，包括配置参数调整、理解并行化机制以及容器管理。关键步骤包括YARN调度器配置、安全阀设置、识别性能瓶颈（如mapper/reducer任务和连接操作），理解Tez如何动态调整mapper和reducer数量。例如，`tez.grouping.max-size` 影响mapper数量，`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer` 控制reducer数量。调整并发和容器复用参数如`hive.server2.tez.sessions.per.default.queue` 和 `tez.am.container.reuse.enabled`
数据库必知词汇：数据控制语言DCL
数据控制语言（Data Control Language, DCL）是SQL语言四大主要分类之一，是用来设置或者更改数据库用户或角色权限的语句，通过GRANT或REVOKE实现权限控制，确定单个用户和用户组对数据库对象的访问。某些RDBMS可用GRANT或REVOKE控制对表单个列的访问。在默认状态下，只有sysadmin、dbcreator、db_owner或db_securityadmin等角色的成员才有权利执行数据控制语言。
手把手教你解决 Hive 的数据倾斜
数据倾斜是 Hive 中影响任务执行效率的现象，表现为某些任务处理的数据量或耗时远超其他任务。根本原因是 Shuffle 后 Key 分布不均，导致部分 Reduce 负载过高。常见场景包括空值聚合、不可拆分大文件、数值膨胀、不同数据类型 Join、Count(distinct) 计算以及表 Join 操作。解决方法包括过滤空值、转换数据类型、调整聚合策略、使用 MapJoin 等。通过合理优化，如设置 `hive.groupby.skewindata` 和 `hive.map.aggr` 参数，可以有效缓解数据倾斜问题。
【Hive SQL 每日一题】分析电商平台的用户行为和订单数据
作为一名数据分析师，你需要分析电商平台的用户行为和订单数据。你有三张表：`users`（用户信息），`orders`（订单信息）和`order_items`（订单商品信息）。任务包括计算用户总订单金额和数量，按月统计订单，找出最常购买的商品，找到平均每月最高订单金额和数量的用户，以及分析高消费用户群体的年龄和性别分布。通过SQL查询，你可以实现这些分析，例如使用`GROUP BY`、`JOIN`和窗口函数来排序和排名。
【赵渝强老师】Hive的分区表
Hive的分区表与Oracle、MySQL类似，通过分区条件将数据分隔存储，提高查询效率。本文介绍了静态分区表和动态分区表的创建与使用方法，包括具体SQL语句和执行计划分析，附带视频讲解。静态分区表需显式指定分区条件，而动态分区表则根据插入数据自动创建分区。