主要包括以下几个方面：

1)数据存储优化

2)数据格式优化

3)查询语句优化

4)集群配置优化

下面分别介绍这些方面的调优策略和调优方案。

1. 数据存储优化

1.1 使用分区表

分区表可以根据某个字段将数据分割成多个小的数据块，可以显著提高查询性能。使用分区表需要注意以下几点：

分区字段选择：应该根据实际的查询需求选择合适的字段进行分区，例如日期字段、地理位置字段等。

分区数设置：分区数过多会影响查询性能，因此应该根据实际情况适当调整分区数。

分区表维护：分区表需要定期维护，包括添加、删除、合并分区等操作。

创建Hive分区表的语法如下：

CREATE TABLE table_name(

column1 datatype,

column2 datatype,

...

)

PARTITIONED BY (partition_column1 datatype, partition_column2 datatype, ...)

其中，table_name是要创建的分区表名称，column1, column2, ...是表的列名及其数据类型，partition_column1, partition_column2, ...是分区列名及其数据类型。

1.2 压缩

Hive支持对表进行压缩，可以减少数据存储的空间占用，降低IO消耗。对于一些非常大的表，可以使用压缩表来减小存储空间和提高查询性能。压缩表可以减少磁盘I/O操作，从而加快数据读取速度。

目前常用的压缩格式包括Gzip、Snappy、LZO、Bzip2等。

在Hive中可以使用多种压缩算法，可以通过

设置hive.exec.compress.output和

hive.exec.compress.intermediate这两个参数来开启压缩。

其中，hive.exec.compress.output用于控制输出文件是否压缩

，hive.exec.compress.intermediate用于控制中间过程是否压缩。

Snappy压缩：

set hive.exec.compress.output=true;

set mapreduce.map.output.compress=true;

set mapreduce.map.output.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;

Gzip压缩：

set hive.exec.compress.output=true;

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;

Lzo压缩：

set hive.exec.compress.output=true;

set mapreduce.map.output.compress=true;

set mapreduce.map.output.compress.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

set mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;

注意，在使用Lzo压缩算法时，需要先安装Lzo压缩库。

例如，创建一个使用Snappy压缩算法的表的示例：

CREATE TABLE example (

id int,

name string

)

PARTITIONED BY (dt string)

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','

STORED AS TEXTFILE

LOCATION '/user/hive/example'

tblproperties("compression.type"="snappy");

在这个示例中，我们使用了Snappy压缩算法，并且在表属性中设置了压缩类型为snappy。

2. 数据格式优化

2.1 使用序列化格式

序列化格式可以提高数据读取和写入的速度，Hive中常用的序列化格式包括Parquet、ORC、Avro等。

使用Parquet格式

CREATE TABLE my_parquet_table(

id INT,

name STRING

)

STORED AS PARQUET;

使用ORC格式

CREATE TABLE my_orc_table(

id INT,

name STRING

)

STORED AS ORC;

使用Avro格式

CREATE TABLE my_avro_table(

id INT,

name STRING

)

ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.avro.AvroSerDe'

STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerInputFormat'

OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.avro.AvroContainerOutputFormat';

在上述例子中，创建了三个表，分别使用Parquet、ORC和Avro格式进行数据存储。通过 STORED AS 关键字指定序列化格式，同时为了使用Avro格式，还需要使用 ROW FORMAT、INPUTFORMAT 和 OUTPUTFORMAT 指定相应的SerDe类和输入输出格式。

2.2 使用二进制格式

二进制格式可以提高查询性能，减少数据的IO开销。可以使用Hive的二进制格式来存储数据。

3. 查询语句优化

3.1 避免全表扫描

全表扫描是Hive性能较低的一个原因，应该尽量避免。可以通过使用WHERE子句、分区、限制结果集等方式来减少扫描的数据量。

3.2 使用索引

Hive支持索引，索引可以显著提高查询性能，但同时也会增加写入数据的时间和空间成本。因此需要根据实际情况选择合适的索引策略，避免索引过多或过少。

3.3 优化JOIN操作

JOIN操作是Hive性能瓶颈之一，可以通过调整JOIN顺序、使用MAP JOIN等方式来优化JOIN操作。

3.4 避免全表扫描

全表扫描是非常低效的操作，会对查询性能产生很大影响。应该避免全表扫描，可以采用分区查询、过滤器等方式进行优化。

4. 集群配置优化

4.1 资源调度

Hive需要在Hadoop集群上运行，因此需要配置好Hadoop集群的资源调度。可以使用YARN、Mesos等资源管理工具来进行资源调度。

4.2 集群容错

Hive需要配置好集群的容错机制，以保证系统的稳定性和可靠性。可以使用Zookeeper等分布式系统来实现集群容错。

4.3 集群监控

Hive需要进行集群监控，以及时发现和解决系统问题。可以使用Hadoop自带的监控工具，或者使用第三方监控工具来进行集群监控。

5.参数调整优化

可以通过调整查询参数来优化查询性能，例如：

设置mapreduce.job.reduces参数：根据实际情况调整reduce任务的数量。

设置mapred.map.tasks参数：根据实际情况调整map任务的数量。

设置hive.auto.convert.join参数：根据实际情况选择启用或禁用自动转换连接操作。