hive关键字如何进行数据缓存 - 问答

Hive 是一个基于 Hadoop 的分布式数据仓库，它允许用户使用类似于 SQL 的查询语言（HiveQL）来查询和分析大量数据

使用内存计算：

在 Hive 查询中，可以使用 set 命令或 SET hive.compute.query.using.stats 选项来启用内存计算。这将使 Hive 尝试将部分数据集缓存在内存中，以提高查询性能。请注意，这可能会增加内存使用量和垃圾回收的开销。

例如，要在查询中启用内存计算，可以使用以下命令：
```
SET hive.compute.query.using.stats=true;
```

使用 TBLPROPERTIES 设置缓存：

可以为表设置缓存属性，以便在查询时自动缓存特定列或整个表的数据。要设置缓存，请使用 TBLPROPERTIES 关键字并指定缓存类型和配置。

例如，要将整个表的行缓存设置为 100MB，可以使用以下命令：

CREATE TABLE my_table (
    id INT,
    name STRING
)
STORED AS TEXTFILE
TBLPROPERTIES ('hive.fetch.task.conversion'='none', 'hive.compute.query.using.stats'='false', 'hive.rowcache.size'='104857600');

要为特定列设置缓存，可以使用以下命令：

CREATE TABLE my_table (
    id INT,
    name STRING
)
STORED AS TEXTFILE
TBLPROPERTIES ('hive.fetch.task.conversion'='none', 'hive.compute.query.using.stats'='false', 'hive.rowcache.size'='104857600');

ALTER TABLE my_table SET TBLPROPERTIES ('hive.cache.columns.my_table.name'='true');

这将为 my_table 表的 name 列启用缓存。

使用 Apache Tez 或 Apache Spark 作为执行引擎：

Hive 支持使用 Tez 和 Spark 作为执行引擎，它们都提供了内置的数据缓存功能。要使用这些引擎，请在创建表时指定相应的引擎，并在查询中使用相应的优化器。

例如，要使用 Tez 引擎，请创建表时使用以下命令：
```
CREATE TABLE my_table (
    id INT,
    name STRING
)
STORED AS TEXTFILE
CLUSTERED BY (id) INTO 1 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
```
然后，在查询中使用 Tez 优化器：
```
SET hive.execution.engine=tez;
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;
```
类似地，要使用 Spark 引擎，请创建表时使用以下命令：
```
CREATE TABLE my_table (
    id INT,
    name STRING
)
STORED AS TEXTFILE
CLUSTERED BY (id) INTO 1 BUCKETS
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;
```
然后，在查询中使用 Spark 优化器：
```
SET hive.execution.engine=spark;
SELECT * FROM my_table WHERE id = 1;
```

请注意，这些方法可能需要根据您的具体需求和数据集进行调整。在使用缓存时，请务必监控内存使用情况，以避免性能下降或资源不足的问题。

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