简述Hive中的优化分类 ？
参考答案：
Hive中的优化分类主要涵盖以下几个方面：
- 数据的压缩与存储格式：
- 压缩方式：通过压缩数据，可以显著减少磁盘空间的使用，并提高数据的吞吐量和性能。特别是对于非计算密集型的任务，压缩方式可以显著提高查询性能。但需要注意的是，压缩和解压过程会增加CPU的开销。
- 存储格式：Hive支持多种存储格式，如TextFile、Sequence Files和RCFile等。每种格式都有其特点，例如TextFile是Hive数据表的默认格式，采用行存储；而RCFile则是数据按行分块，每块按列存储，有助于提高数据压缩率。选择适合的存储格式可以进一步提高Hive的性能。
- 查询优化：
- 优化分组：通过配置属性（如
hive.auto.convert.join）来优化join操作，提高查询效率。 - 表连接优化：例如，将大表放在查询的最后，Hive会缓存其他表，然后扫描大表。同时，尽量使用相同的连接键，以减少MapReduce job的数量。
- 尽早过滤数据：通过减少每个处理阶段的数据量，可以提高查询性能。这可以通过对分区表加分区、只选择需要的字段等方式实现。
- 原子化操作：避免在一个SQL语句中包含复杂的逻辑，而是使用中间表来完成复杂的逻辑处理。
- 执行模式：
- Fetch抓取：在某些情况下，Hive的查询可以不必使用MapReduce计算，而是直接抓取数据。这可以通过调整配置属性（如
hive.fetch.task.conversion）来实现。 - 本地模式：当Hive的输入数据量较小时，使用本地模式可以在单台机器上处理所有任务，从而缩短执行时间。
- 其他优化：
- 数据源抽样：通过配置相关属性，可以对数据源进行抽样，以减少数据处理的量，提高性能。
- 中间结果缓存：对于重复使用的中间结果，可以考虑进行缓存，以避免重复计算。
综上所述，Hive中的优化分类涉及数据的压缩与存储格式、查询优化、执行模式以及其他一些优化手段。通过合理应用这些优化方法，可以显著提高Hive的性能和效率。