Apache Flink 和 Hive 是两种不同的大数据处理框架，分别用于流处理和批处理场景。因此，不存在“Flink Hive”这一概念，也无法直接对两者进行性能优化。下面将分别介绍 Flink 和 Hive 的性能优化方法。
Flink 性能优化方法
- 资源优化：合理配置内存和CPU资源，如设置JVM堆内存大小、Flink管理内存大小、网络缓冲内存大小等。
- 任务调度优化：优化Task调度策略，如减少userjar的下载次数，实现Checkpoint跨机房副本等。
- SQL性能优化：通过并行读取提高数据源读取效率，使用RocksDB作为状态后端等。
Hive 性能优化方法
- SQL语句优化：使用UNION ALL代替多个INSERT语句，避免多次扫描表；合理使用分区表和分桶表，减少数据扫描量。
- 数据格式优化：使用ORC、Parquet等列式存储格式，提高数据读取效率。
- 查询优化：避免全表扫描，使用分区、索引、缓存等技术；优化JOIN操作，使用MapJoin等技术减少数据传输量和计算量。
- 数据倾斜处理：通过数据预处理、动态分桶、调整Reducer数量等方法解决数据倾斜问题。
- 连接池优化：Flink 1.5版本之后支持配置连接池，如使用JDBC和Hive JDBC数据源，提高连接复用率和性能。
通过上述方法，可以有效地提升Flink和Hive在大数据处理中的性能表现。需要注意的是，具体的优化措施需要根据实际的数据处理需求和系统环境进行调整。