Hive优化和一些其它的重要优化概念.md

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类

hive 优化经典。pdf文档。 讨论常见的hive执行瓶颈，对sql的写法和效率较低的情况进行分析和调优

查找性能低下的原因；分析性能低下的根源；从配置及程序角度进行优化。

本文档主要总结了hive的参数优化，对hive的理解具有一定的作用

HiveonSpark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群

数据量大不是问题，数据倾斜是个问题jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如及时有几百行的表，如果多次关联汇总，产生十几个jobs，耗时很长，原因是mapreduce作业初始化的时间是比较长的

Hive优化方法整理 hive 数据倾斜 内连接

在大数据处理领域，Hive作为一款强大的数据仓库工具，其性能优化至关重要。本文整理了一些常见的Hive优化技巧，供大家参考。首先，合理设计数据表结构是提高性能的基础，采用分区和分桶等机制有助于降低IO

hive执行效率低下,可以适当调整默认参数,加快执行速度

从基础开始讲,包括最优化的数学基础,数学模型,一维搜索,无约束方法(包括梯度下降法,牛顿法,共轭梯度法,BOB法),线性规划方法,智能最优方法等。可在百度上搜到该书的目录。 真的是本很好的书。