Некоторые способы оптимизации работы Hive с большим объёмом данных:

• Партиционирование. 25 Логическое разделение таблицы на подмножества на основе определённых значений столбцов, чтобы сократить объём сканирования при поиске данных. 5
• Бакетирование. 25 Разделение данных на подмножества файлов по хэш-функции столбца, чтобы ускорить последовательные чтения данных для последующих заданий. 5
• Индексация. 12 Создание индексов на столбцах, которые часто используются в условии WHERE запросов. 1
• Векторизация. 34 Обработка пакетов из 1024 строк одновременно вместо обработки каждой строки отдельно. 3
• Использование CTAS (Create Table As Select). 2 Создание новой таблицы из запроса, что помогает избежать проблем с управлением временными таблицами и улучшить производительность запросов. 2
• Сжатие данных. 15 Уменьшение объёма промежуточных данных, что сводит к минимуму объём передачи информации по сети между Map и Reduce. 5
• Оптимизация операций JOIN. 4 По возможности вместо операций JOIN рекомендуется использовать подзапросы или функции агрегации. 2
• Мониторинг и ведение логов. 1 Инструменты для выявления узких мест и настройки производительности системы. 1

Лучший подход зависит от специфики данных и запросов. 2 Для оптимизации рекомендуется экспериментировать с разными методами и контролировать производительность. 2