Hive性能调优：Hive优化技术以及Hive集群规划

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Apache Hive是一个开源的分布式数据仓库软件，可以用来进行数据提取、转换、加载（ETL）、查询等功能。作为Hadoop生态系统的一员，Hive具有强大的分析能力、灵活的数据定义、数据处理、数据分析和可扩展性，是一个理想的企业级数据仓库解决方案。为了更高效地管理海量的数据，需要对Hive的配置和运行方式进行优化。本文将介绍Hive优化技术，包括Hive配置参数、分区设计、表扫描方式、Join操作优化、外部表存储优化等方面，并结合实际案例分析Hive集群的部署架构及集群规划。

2. 相关技术基础

2.1 Hadoop生态体系

• HDFS（Hadoop Distributed File System）：Hadoop分布式文件系统，是一个高度容错的存储系统，能够提供高吞吐量的数据访问。HDFS有助于在集群中存储和处理大型数据集，同时它也具备高容错性，能够保证数据的安全和完整性。

• YARN（Yet Another Resource Negotiator）：一个分布式资源管理框架，用于启动和监控MapReduce作业，并根据集群中的可用资源调度任务执行。它使得用户不需要了解底层集群如何运行，只需指定作业逻辑，就可以提交给YARN并让其自动处理。

• MapReduce：一个分布式计算模型，主要用于批量数据处理，将输入数据集分割成独立的“映射”任务，并把每一个映射任务的输出发送到相应的“归约”任务，最后得到整个数据集的一个汇总结果。

• Tez