Hive中的CLUSTER BY子句用于对查询结果进行分组，以便在存储时能够将相同分组的数据存储在一起，从而提高查询性能。以下是一些优化CLUSTER BY查询的建议：
选择合适的分区键：选择具有较低基数的列作为分区键，因为这样可以减少分区的数量，从而减少查询时需要扫描的数据量。
使用聚合函数：在SELECT语句中使用聚合函数（如SUM、AVG、COUNT等）来减少返回给客户端的数据量。
限制返回的行数：使用LIMIT子句来限制返回的结果行数，这样可以减少网络传输和客户端处理的开销。
使用索引：如果表上有适当的索引，可以利用索引来加速查询。但是需要注意的是，Hive的索引并不支持所有的操作，因此在设计表结构时需要考虑是否适合使用索引。
优化数据倾斜：数据倾斜是指某些分区包含的数据量远大于其他分区，这会导致查询性能下降。可以通过重新设计表结构、使用Salting技术或者调整CLUSTER BY子句中的列来缓解数据倾斜问题。
使用压缩：启用表的压缩可以减少存储空间和网络传输的开销。在选择压缩算法时，需要权衡压缩率和CPU开销。
调整配置参数：根据集群的硬件资源和查询需求，调整Hive的配置参数，如hive.exec.dynamic.partition、hive.exec.dynamic.partition.mode等，以优化查询性能。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive支持多种执行引擎，如Tez和Spark。这些执行引擎通常比MapReduce更快，因此可以考虑将查询切换到这些引擎上执行。
**避免使用SELECT ***：尽量避免在查询中使用SELECT *，而是只选择需要的列，这样可以减少数据传输和处理的开销。
分析查询计划：使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE命令来分析查询计划，找出性能瓶颈并进行相应的优化。
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