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在Tez上优化Hive查询无法采用一刀切的方法。查询性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在性能测试过程中，应评估和验证配置参数及任何SQL修改。建议在工作负载的性能测试过程中一次只进行一项更改，并最好在开发环境中评估调优更改的影响，然后再在生产环境中使用。

1，基本数据类型 – tinyint smallint int bigint :整数类型 – float double ：浮点数类型 – Boolean ：布尔类型 – string :字符串类型2，复杂的数据类型 – Array :数组类型，由一系列相同数据类型的元素组成 – Map：集合类型，包含key->value键值对，可以通过key来访问元素 –Struct:结构类型，可以包

1，hive的启动方式 （1）CLI（命令行）方式 –直接输入#/bin/hive的执行程序 –或者输入#hive –service cli （2）Web界面方式 （3）远程服务启动方式 2，常用的cli命令 清屏：Ctrl+L 或者！clear 查看数据仓库中的表：show tables 查看数据仓库中内置的函数：show functions 查看表结构：desc 表名 查看

1，hive的安装 apache所有项目的历史版本网址：archive.apache.org (1)hive基于Hadoop，要安装hive先要安装hadoop (2)安装模式 –嵌入模式 元数据信息被存储在hive自带的derby数据库中 只允许创建一个连接 多用于Demo –本地模式 元数据信息被存储在mysql数据库中 MySQL数据库与hive运行在同一台物理机上 多...

解析器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后由Map Reduce调用执行

1，hive的元数据 hive将元数据存储在数据库中（metastore），支持MySQL、derby、oracle等数据库，默认是derby数据库2，什么是元数据 hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等。

1，数据仓库 （1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不变化的数据集合。他用于支持企业或组织的决策分析处理 [wikipedia]数据仓库是一种资讯系统的资料储存理论，此理论强调利用某些特殊资料储存方式，让所包含的资料，特别有利于分析处理，以产生有价值的资讯并依此作决策。 利用数据仓库方式所存放的资料，具有一但存入，便不随时间而更动的特性，同时存入的资料必定包含时间属性，通常

1，什么是hivehive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SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 hive是一个个构建在Hadoop HDFS上的数据仓库，是一一