HIVE SQL 代码优化总结(容易踩坑的地方)
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发布时间：2天前
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时间：2天前
Hive SQL优化总结：在Hadoop的HDFS和MapReduce框架下，Hive通过SQL查询分布式数据。优化Hive SQL的关键在于理解其执行顺序和采取有效策略，以提高性能和避免常见问题。
首先，理解SQL执行顺序有助于优化：从数据源选择开始，通过FROM、JOIN（如left/right/inner/outner）和ON条件，再到过滤（WHERE）、分组（GROUP BY）和筛选（HAVING）。然后，执行查询（SELECT）、数据展示（DISTINCT、ORDER BY、LIMIT）以及union操作。
在编写代码时，要注意以下几点：
列裁剪和分区裁剪：避免使用`select *`，只选择所需的字段，对分区表使用WHERE过滤指定分区。
表连接优化：确保使用相同的连接键，小表在JOIN操作前，复杂连接时考虑使用中间表过滤数据。
防止数据倾斜：通过调整参数、预处理数据分布或选择正确连接键来避免数据倾斜导致的性能问题。
避免笛卡尔积：确保JOIN操作带有ON条件，避免无意义的数据组合。
order by和distinct优化：使用sort by代替order by，避免全局排序，group by替换distinct用于去重。
使用with as：当需要重复使用数据时，考虑使用子查询或临时表，但注意其对性能的影响。
代码编写规范：保持代码清晰，缩进整齐，添加详细注释以提高代码可读性。
最后，Hive优化需要实践和不断调整，通过不断学习和交流，可以避免常见陷阱，提升查询效率。如果你发现任何问题或建议，欢迎在评论区分享。
