是的，Hive2和Hive3在性能上存在显著差异。以下是它们之间的一些主要性能差异：
Hive2与Hive3性能差异
- 执行引擎：Hive3将默认的执行引擎从MapReduce变更为Apache Tez，Tez通过有向无环图(DAG)和数据传输原语的表达式，在tez下执行hive查询可以提高性能。
- 设计影响：Hive3引入了ACID事务支持，允许在使用长时间运行的分析查询同时进行并发更新，这是Hive2所不具备的特性。
- 性能提升：Hive3的性能比Hive2提高了2-50倍，这主要得益于Tez的执行引擎和ACID事务的支持。
- SQL兼容性：Hive3支持绝大多数最新的SQL 2016标准，提供了更好的SQL兼容性。
Hive3的新特性和改进
- 引入了LLAP(Low Latency Analytical Processing)引擎，将计算和存储过程结合在一起，减少了数据的移动，提高了查询速度。
- 支持ACID事务，提供了对增删改查的完善的acid语义的支持。
- 引入了向量化执行引擎，通过批量操作数据，减少了CPU和内存的开销，从而提高了查询性能。
- 支持实时查询，通过Hive Streaming API，可以实时地将数据写入Hive表，并立即进行查询操作。
性能优化建议
- 使用合适的存储格式，如ORC，以提高读写效率。
- 合理配置执行引擎的参数，如Tez容器的内存大小和Java堆大小。
- 利用分区和桶策略来提高查询效率。
- 分析日志文件，定位查询执行的瓶颈和错误原因，进行针对性的优化。
综上所述，Hive3在性能上相较于Hive2有显著提升，特别是在执行引擎、事务支持和SQL兼容性方面。同时，通过采用合适的优化策略，可以进一步提高Hive3的性能。
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