Hive Explain 是一個用于解釋 Hive 查詢計劃并顯示查詢執行細節的工具
使用優化模式：Hive 支持兩種查詢模式，即 “optimizable” 和 “non-optimizable”。在創建表時，可以通過指定存儲格式（如 ORC、Parquet 等）和使用分區來提高查詢性能。此外，還可以使用索引和桶來進一步優化查詢。
使用分區和分桶：對表進行分區和分桶可以提高查詢性能。分區可以根據某個或多個列的值將數據分成更小的文件，從而減少查詢時需要掃描的數據量。分桶則是根據某個或多個列的值將數據分成更小的文件，并在這些文件上進行索引，從而提高查詢性能。
使用壓縮：使用壓縮技術可以減少存儲空間和提高查詢性能。Hive 支持多種壓縮格式，如 Snappy、Gzip、Brotli 等。在選擇壓縮格式時，需要權衡壓縮率和查詢性能。
優化查詢語句：優化查詢語句可以降低計算復雜度，從而提高查詢性能。例如，可以使用 SELECT DISTINCT 代替 SELECT *，以減少掃描的數據量；可以使用 JOIN 代替子查詢，以減少計算復雜度；可以使用 EXPLAIN ANALYZE 來查看查詢執行計劃并進行優化。
使用緩存：Hive 支持對查詢結果進行緩存，以提高查詢性能?？梢允褂?SET hive.fetch.task.conversion 為 ON 或 OFF 來開啟或關閉查詢結果的緩存。需要注意的是，緩存適用于重復執行的查詢，對于只執行一次的查詢，緩存可能會導致額外的存儲開銷。
調整配置參數：根據集群的資源情況和查詢需求，可以調整 Hive 的配置參數，以提高查詢性能。例如，可以增加 MapReduce 任務的內存分配，以提高查詢性能；可以調整 Tez 或 Spark 的配置參數，以優化查詢執行計劃。
使用 Tez 或 Spark 作為執行引擎：Hive 支持多種執行引擎，如 MapReduce、Tez 和 Spark 等。根據集群的資源情況和查詢需求，可以選擇合適的執行引擎來提高查詢性能。例如，對于低延遲的查詢，可以選擇使用 Tez 或 Spark 作為執行引擎；對于高吞吐量的查詢，可以選擇使用 MapReduce 作為執行引擎。
升級 Hive 版本：新版本的 Hive 通常會包含性能優化和 bug 修復。升級 Hive 版本可以提高查詢性能和穩定性。
總之，要優化 Hive Explain，需要從多個方面進行考慮，包括表結構、查詢語句、配置參數等。在實際應用中，需要根據具體的查詢需求和集群資源情況，選擇合適的優化策略。
