hive关键字如何进行数据缓存

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

1. 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;
   

2. 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。

3. 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。