hive向量化
在Hive中，向量化（Vectorization）是一种优化查询执行的方法，旨在提高性能。以下是关于Hive中向量化的一些关键点：
1. **定义**：向量化是指或查询优化器将多个操作应用于数据集的多个元素，而不是一次只处理一个元素。这样做可以减少磁盘I/O，提高CPU使用率，从而提高整体性能。
2. **Hive中的向量化**：在Hive中，向量化是针对Tez和Spark执行引擎的优化。Tez和Spark是Hive支持的数据处理引擎，它们允许Hive执行复杂的查询。
3. **优势**： – **减少任务数量**：向量化可以通过一次操作处理多个数据点，从而减少需要执行的任务数量。 – **减少数据传输**：向量化减少了在执行查询时需要在数据源和执行引擎之间传输的数据量。 – **提高执行速度**：由于减少了任务数量和传输的数据量，向量化通常能显著提高查询的执行速度。
4. **支持的查询操作**：Hive支持多种向量化操作，包括但不限于： – 聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等） – 过滤条件（WHERE子句） – JOIN操作（特别是内连接）
5. **限制**：向量化通常只能在Tez和Spark执行引擎上使用，并且依赖于底层数据处理引擎的支持。
6. **启用向量化**：在Hive中，默认情况下可能不会启用向量化。要启用它，可以通过以下命令在Tez执行引擎上设置：
“`
sql SET tez.optimizer.vectorized=true;
“`
在Spark执行引擎上，向量化是默认启用的，无需额外设置。
向量化是Hive性能优化的重要方面，特别是在处理大规模数据集时。