Hive的分区
(1)在Hive Select 查询中一般会扫描整个表内容，会消耗很多时间做没必要的工作。有时候查询 只需要扫描表中关心的一部分数据，因此建表时引入partition概念。
(2)分区表指的是在创建表时指定的partition的分区空间。
(3)如果需要创建有分区的表，需要在create表的时候调用可选参数partition by ,详细见表创建的语法结构。
(4) 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存储在表文件夹的目录下。
(5)表和列名不区分大小写。
(6) 分区是以字段的形式在表结构中存在的，通过dsscribe table 命令可以查看到字段存在，但是该字段 不存放实际的数据内容，仅仅是分区的表示。
Hive的桶表
分桶其实就是把大表化成了‘小表’，然后通过两个表相同列使用Map端连接（Map-Side Join）,这就是用来解决大表与小表之间的连接问题。将桶中的数据按某列进行排序会提高查询效率。
（1）创建分桶表
CREATE TABLE tb_bucket_shop (
shop_id int,
shop_name string,
shopkeeper string,
) CLUSTERED BY (shop_id) INTO 4BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t';
（2）数据导入
set hvie.enforce.bucketing=true; INSERT OVERWRITE TABLE tb_bucket_shop SELECT shop_id, shop_name, shopkeeper FROM tb part shop CLUSTER BY shop id;
若没有使用hive. enforce.bucketing属性，则需要设置和分桶个数相匹配的reducer个数，同时SELECT后添加CLUSTER BY
set mapred.mapred.reduce.tasks=4;
INSERT OVERWRITE TABLE tb_bucket_shop SELECT shop_id, shop_name,
shopkeeper FROM tb part shop CLUSTER BY shop id;
分桶适合于sampling(采样)，不过其数据正确地导入到hive表中，需要用户自己来证明，因为table中信息仅仅是元数据，而不影响实际填充表的命令。
(3)小结
分区分桶是hive性能优化的一个手段，不同的字段，其数值属性不同，其对应的有优化当时也不同，不能简单地认为分区分桶对应传统关系型数据库的分库分表，两者完全不一样。
Hive数据倾斜
（1）数据倾斜的原因
使map的输出数据更均匀的分布到Reduce中，是我们的最终目标。由于Hash算法的局限性，按key Hash会或多或少地造成数据倾斜。大量经验表明数据倾斜的原因是人为的建表疏忽或业务逻辑，是可以规避的。
（2）解决思路
Hive的执行是分段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀地分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本原因所在。
（3）具体办法
-
内存优化和I/O优化。 -
驱动表：使用大表做驱动表，以防止内存溢出；Join最右边的表是驱动表；Mapjoin无视join顺序，用大表做驱动表。
Mapjoin是一种避免数据倾斜的手段
允许在map阶段进行join操作，MapJoin把小表全部读入内存中，在map阶段直接拿另外一个表的数据和内存中表数据做匹配。由于对map进行了join操作，省去了reduce运行，效率也会高很多。
在对多个表join连接操作时，将小表放在join的左边，大表放在join的右边。在执行这样的join连接时，小表中的数据会被缓存到内存当中，这样可以有效减少发生内存溢出错误的几率。
（1）设置参数
hive.map.aggr=true
hive.groupby.skewindata=true
还有其他参数，请小伙伴自行官网看相关文档。
（2）SQL语言调节
比如：在group by 维度过小时，采用sum() group by 的方式 来替换count(distinct)完成计算。
（3）StreamTable
将在reduce中进行join操作时的小table放入内存，而大table通过stream方式读取。
（4）索引
Hive从0.80开始才有索引，它提供了一个Bitmap位图索引，索引可以加快group by查询语句的执行速度，但是用的比较少。