简介： HIVE是数据仓库和交互式查询的优秀框架，但随着数据的增多，join的复杂度和性能问题，需要花时间和精力解决性能优化的问题。除了基于HIVE本身优化，还可以接入计算性能更好的框架，SparkSQL relational cache对使用者透明，开发不需要关心底层优化逻辑，将更多精力放入业务设计开发。

作者：邓力，entobit技术总监，八年大数据从业经历，由一代HADOOP入坑，深耕云计算应用领域，由从事亚马逊EMR和阿里云EMR应用开发逐步转入大数据架构领域，对大数据生态及框架应用有深刻理解。

引言

随着商务/运营同学执行的HQL越来越多，整体HIVE执行效率变低，本文从HIVE切入，分析HQL面临的问题和待优化部分，结合其他大数据框架来解决实际问题。以下内容没有针对业务代码提供优化建议.

常见的HQL

select型

设置hive.fetch.task.conversion=none会以集群模式运行，无论是否有limit。在数据量小时建议使用hive.fetch.task.conversion=more,此时select配合limit以单机执行获取样本数据，执行更快

常见的select配合order by/group by等基本操作不在此赘述

注：select查询可以通过split.maxsize和split.minsize控制并发MAPPER数量

insert型

分为两种

1.insert into

2.insert overwrite

配合分区可以达到重写分区或者在分区追加数据的目的。还可以配合动态分区模式插入对应分区

开启动态分区:

// 开启动态分区模式
set hive.exec.dynamic.partition=true;
// 开启动态分区非严格模式（多分区时首分区支持动态分区必要条件，首分区为静态分区可以不设置）
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
// 单节点上限
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;
// 集群上限
set hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;

IT知识分享网

开启之后可以利用SQL达到动态插入的目的:

IT知识分享网// 根据分区day动态插入数据
insert into table default.test partition(day) select id,day from orginal

CTAS

全称CREATE TABLE AS SELECT语句，语法和MYSQL类似，可以指定存储/压缩包等

// 采用parquet存储已准备配合SparkSQL使用
create table default.parquet_test stored as parquet as select * from default.test
// 同时可以指定压缩格式
create table default.parquet_test stored as parquet
TBLPROPERTIES ( 'orc.compress'='SNAPPY')
as select * from default.test
// 指定OSS作为存储(推荐)
create table default.parquet_test stored as parquet location 'oss:xxx:yyy/parquet/test'

（因为内容较多，进行了文章删减，阅读全文可以通过点击下方“了解更多”进行浏览）

文章摘自：阿里云开发者社区