Какие существуют способы оптимизации работы Hive с большим объемом данных?

Некоторые способы оптимизации работы Hive с большим объёмом данных:

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

Лучший подход зависит от специфики данных и запросов. the-pi-guy.com Для оптимизации рекомендуется экспериментировать с разными методами и контролировать производительность. the-pi-guy.com