Hive 是一個基于 Hadoop 的數據倉庫工具，它可以將結構化的數據文件映射為數據庫表，并提供 SQL 查詢功能
合理設置遞歸深度：Hive 默認的遞歸深度可能不足以處理某些復雜的數據結構。你可以通過調整 hive.exec.dynamic.partition 和 hive.exec.dynamic.partition.mode 參數來增加遞歸深度。但請注意，過深的遞歸可能會導致性能下降和棧溢出錯誤。
使用 UNION ALL：在某些情況下，使用 UNION ALL 可以提高查詢性能。UNION ALL 會將多個查詢結果直接合并，而不需要對結果進行去重。這樣可以減少 Hive 在處理查詢時的計算量。
優化數據傾斜：數據傾斜是指查詢中的某些分區數據量遠大于其他分區，導致部分節點負載過高。你可以通過重新分區、增加分區鍵或使用 Salting 技術來減輕數據傾斜問題。
使用壓縮：對查詢結果進行壓縮可以減少網絡傳輸和存儲空間的開銷。Hive 支持多種壓縮格式，如 Snappy、Gzip 和 LZO。你可以在查詢中添加 ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ... STORED AS ... TBLPROPERTIES ('compression'='...'); 來指定壓縮格式。
使用 Tez 或 Spark 作為執行引擎：Hive 默認使用 MapReduce 作為執行引擎，但 Tez 和 Spark 提供了更高效的執行策略。你可以通過調整 hive.execution.engine 參數來選擇合適的執行引擎。
優化查詢語句：避免使用復雜的子查詢、全外連接和聚合操作，盡量使用簡單的查詢語句。此外，合理使用索引和分區鍵可以提高查詢性能。
增加資源分配：為 Hive 分配更多的計算資源（如 CPU、內存和磁盤空間）可以提高查詢性能。你可以在 Hive 配置文件（如 hive-site.xml）中調整相關參數，或在查詢中使用 SET 語句臨時增加資源分配。
升級 Hive 版本：新版本的 Hive 通常包含性能優化和 bug 修復。確保你使用的是最新版本的 Hive，以便獲得最佳性能。
請注意，優化 Hive 遞歸效率需要根據具體場景進行調整。在進行任何更改之前，請確保充分了解你的數據和查詢需求，并在測試環境中驗證更改的效果。
