Hive Explain 是一个用于解释 Hive 查询计划并显示查询执行细节的工具
使用优化模式：Hive 支持两种查询模式，即 “optimizable” 和 “non-optimizable”。在创建表时，可以通过指定存储格式（如 ORC、Parquet 等）和使用分区来提高查询性能。此外，还可以使用索引和桶来进一步优化查询。
使用分区和分桶：对表进行分区和分桶可以提高查询性能。分区可以根据某个或多个列的值将数据分成更小的文件，从而减少查询时需要扫描的数据量。分桶则是根据某个或多个列的值将数据分成更小的文件，并在这些文件上进行索引，从而提高查询性能。
使用压缩：使用压缩技术可以减少存储空间和提高查询性能。Hive 支持多种压缩格式，如 Snappy、Gzip、Brotli 等。在选择压缩格式时，需要权衡压缩率和查询性能。
优化查询语句：优化查询语句可以降低计算复杂度，从而提高查询性能。例如，可以使用 SELECT DISTINCT 代替 SELECT *，以减少扫描的数据量；可以使用 JOIN 代替子查询，以减少计算复杂度；可以使用 EXPLAIN ANALYZE 来查看查询执行计划并进行优化。
使用缓存：Hive 支持对查询结果进行缓存，以提高查询性能。可以使用 SET hive.fetch.task.conversion 为 ON 或 OFF 来开启或关闭查询结果的缓存。需要注意的是，缓存适用于重复执行的查询，对于只执行一次的查询，缓存可能会导致额外的存储开销。
调整配置参数：根据集群的资源情况和查询需求，可以调整 Hive 的配置参数，以提高查询性能。例如，可以增加 MapReduce 任务的内存分配，以提高查询性能；可以调整 Tez 或 Spark 的配置参数，以优化查询执行计划。
使用 Tez 或 Spark 作为执行引擎：Hive 支持多种执行引擎，如 MapReduce、Tez 和 Spark 等。根据集群的资源情况和查询需求，可以选择合适的执行引擎来提高查询性能。例如，对于低延迟的查询，可以选择使用 Tez 或 Spark 作为执行引擎；对于高吞吐量的查询，可以选择使用 MapReduce 作为执行引擎。
升级 Hive 版本：新版本的 Hive 通常会包含性能优化和 bug 修复。升级 Hive 版本可以提高查询性能和稳定性。
总之，要优化 Hive Explain，需要从多个方面进行考虑，包括表结构、查询语句、配置参数等。在实际应用中，需要根据具体的查询需求和集群资源情况，选择合适的优化策略。
