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Hive之set参数大全-22(完)

指定是否启用矢量化处理复杂数据类型

在 Hive 中，hive.vectorized.complex.types.enabled 是一个配置参数，用于指定是否启用矢量化处理复杂数据类型。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制是否启用 Hive 的矢量化执行引擎对复杂数据类型（例如结构体、数组、映射等）进行矢量化处理。矢量化执行是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.complex.types.enabled 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.complex.types.enabled=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用矢量化处理复杂数据类型。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎是否使用矢量化处理复杂数据类型。启用矢量化处理可以提高对包含复杂数据类型的查询的性能。
注意事项：
- 矢量化处理复杂数据类型通常对于包含大量此类数据的查询是有益的。
- 在某些情况下，禁用矢量化处理复杂数据类型可能会是有用的，特别是在处理较小或简单的查询时。

示例：

-- 启用矢量化处理复杂数据类型
SET hive.vectorized.complex.types.enabled=true;

请注意，具体的配置和效果可能会根据 Hive 的版本以及其他环境因素而有所不同。在进行更改之前，建议查阅相应版本的官方文档以获取最准确的信息。

是否启用矢量化执行引擎

在 Hive 中，hive.vectorized.execution.enabled 是一个配置参数，用于指定是否启用矢量化执行引擎。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制是否启用 Hive 查询执行引擎的矢量化模式。矢量化执行是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.execution.enabled 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.execution.enabled=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用矢量化执行引擎。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎是否使用矢量化执行模式。启用矢量化执行可以提高查询性能。
注意事项：
- 矢量化执行通常对于处理大规模数据的查询是有益的，但在某些查询场景下可能会引起性能问题。
- 在启用或禁用矢量化执行之前，建议进行性能测试以确保在具体的查询工作负载下表现良好。

示例：

-- 启用矢量化执行引擎
SET hive.vectorized.execution.enabled=true;

指定是否启用在矢量化执行模式下的 MapJoin 最小-最大优化

在 Hive 中，hive.vectorized.execution.mapjoin.minmax.enabled 是一个配置参数，用于指定是否启用在矢量化执行模式下的 MapJoin 最小-最大优化。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制是否在启用矢量化执行模式时应用 MapJoin 的最小-最大优化。MapJoin 是一种优化技术，用于处理连接操作。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.execution.mapjoin.minmax.enabled 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.minmax.enabled=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用 MapJoin 最小-最大优化。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎在矢量化执行模式下是否应用 MapJoin 最小-最大优化。启用该优化可以提高连接操作的性能。
注意事项：
- MapJoin 最小-最大优化通常对连接操作的性能提升是有效的，但在某些查询场景下可能并不总是适用。
- 在启用或禁用该优化之前，建议进行性能测试以确保在具体的查询工作负载下表现良好。

示例：

-- 启用 MapJoin 最小-最大优化
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.minmax.enabled=true;

指定是否启用本机 MapJoin 的矢量化执行

在 Hive 中，hive.vectorized.execution.mapjoin.native.enabled 是一个配置参数，用于指定是否启用本机 MapJoin 的矢量化执行。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制是否在启用矢量化执行模式时应用本机 MapJoin 的优化。MapJoin 是一种优化技术，用于处理连接操作。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.execution.mapjoin.native.enabled 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.native.enabled=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用本机 MapJoin 的矢量化执行。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎在矢量化执行模式下是否应用本机 MapJoin 的优化。启用该优化可以提高连接操作的性能。
注意事项：
- 本机 MapJoin 的优化通常对连接操作的性能提升是有效的，但在某些查询场景下可能并不总是适用。
- 在启用或禁用该优化之前，建议进行性能测试以确保在具体的查询工作负载下表现良好。

示例：

-- 启用本机 MapJoin 的矢量化执行
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.native.enabled=true;

指定是否启用本机 MapJoin 的快速哈希表实现

在 Hive 中，hive.vectorized.execution.mapjoin.native.fast.hashtable.enabled 是一个配置参数，用于指定是否启用本机 MapJoin 的快速哈希表实现。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制是否在启用矢量化执行模式时使用本机 MapJoin 的快速哈希表实现。MapJoin 是一种优化技术，用于处理连接操作。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.execution.mapjoin.native.fast.hashtable.enabled 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.native.fast.hashtable.enabled=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用本机 MapJoin 的快速哈希表实现。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎在矢量化执行模式下是否使用本机 MapJoin 的快速哈希表实现。快速哈希表实现通常可以提高连接操作的性能。
注意事项：
- 本机 MapJoin 的快速哈希表实现通常对连接操作的性能提升是有效的，但在某些查询场景下可能并不总是适用。
- 在启用或禁用该优化之前，建议进行性能测试以确保在具体的查询工作负载下表现良好。

示例：

-- 启用本机 MapJoin 的快速哈希表实现
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.native.fast.hashtable.enabled=true;

指定是否启用本机 MapJoin 的多键优化

在 Hive 中，hive.vectorized.execution.mapjoin.native.multikey.only.enabled 是一个配置参数，用于指定是否启用本机 MapJoin 的多键优化。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制是否在启用矢量化执行模式时使用本机 MapJoin 的多键优化。MapJoin 是一种优化技术，用于处理连接操作。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.execution.mapjoin.native.multikey.only.enabled 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.native.multikey.only.enabled=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用本机 MapJoin 的多键优化。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎在矢量化执行模式下是否应用本机 MapJoin 的多键优化。多键优化通常可以提高连接操作的性能。
注意事项：
- 本机 MapJoin 的多键优化通常对包含多个连接键的查询是有效的，但在某些查询场景下可能并不总是适用。
- 在启用或禁用该优化之前，建议进行性能测试以确保在具体的查询工作负载下表现良好。

示例：

-- 启用本机 MapJoin 的多键优化
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.native.multikey.only.enabled=true;

指定在 MapJoin 运算中溢出重复键的阈值

在 Hive 中，hive.vectorized.execution.mapjoin.overflow.repeated.threshold 是一个配置参数，用于指定在 MapJoin 运算中溢出重复键的阈值。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制 MapJoin 运算中溢出处理的重复键的阈值。MapJoin 是一种连接操作的优化技术，它将两个表的连接操作移动到一个节点上进行，以提高性能。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.execution.mapjoin.overflow.repeated.threshold 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.overflow.repeated.threshold=10000;
```
可选值： 该参数通常是一个整数，表示溢出处理的重复键的阈值。具体的阈值取决于查询的性质和数据的分布。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎在 MapJoin 运算中处理溢出时，何时将重复键的溢出行为交给 MapJoin 操作处理。超过阈值的重复键将被视为溢出。
注意事项：
- 调整这个阈值可能会影响 MapJoin 操作的性能和内存使用，具体取决于数据和查询的特征。
- 通常情况下，增大阈值可能会减少溢出的次数，但也可能导致更大的内存占用。

示例：

-- 设置 MapJoin 溢出处理的重复键阈值为 10000
SET hive.vectorized.execution.mapjoin.overflow.repeated.threshold=10000;

指定是否启用矢量化执行窗口函数（PTF）

在 Hive 中，hive.vectorized.execution.ptf.enabled 是一个配置参数，用于指定是否启用矢量化执行窗口函数（PTF）。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制是否启用 Hive 中的矢量化执行窗口函数。矢量化执行是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.execution.ptf.enabled 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.execution.ptf.enabled=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用矢量化执行窗口函数。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎在窗口函数操作中是否应用矢量化执行。启用矢量化执行窗口函数可以提高窗口函数操作的性能。
注意事项：
- 矢量化执行窗口函数通常对于包含大量窗口函数操作的查询是有效的。
- 在某些情况下，禁用矢量化执行窗口函数可能会是有用的，特别是在处理较小或简单的查询时。

示例：

-- 启用矢量化执行窗口函数
SET hive.vectorized.execution.ptf.enabled=true;

启用或禁用在 reduce 阶段中使用向量化执行的分组操作

hive.vectorized.execution.reduce.groupby.enabled 是 Hive 中的配置参数，用于启用或禁用在 reduce 阶段中使用向量化执行的分组操作。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.execution.reduce.groupby.enabled 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.execution.reduce.groupby.enabled</name>
  <value>true</value> <!-- 或者设置为 false 禁用向量化执行的 reduce 阶段的分组 -->
</property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.execution.reduce.groupby.enabled=true; -- 或者设置为 false 禁用向量化执行的 reduce 阶段的分组

含义：
- 当 hive.vectorized.execution.reduce.groupby.enabled 设置为 true 时，表示在 reduce 阶段中启用向量化执行的分组操作。向量化执行可以提高查询性能，特别是在处理大量数据时。
- 当设置为 false 时，将禁用向量化执行的 reduce 阶段的分组操作，系统将采用传统的非向量化方式执行。
注意事项：
- 启用向量化执行通常可以提高性能，但具体效果可能取决于查询的性质和数据的特点。
- 在某些情况下，禁用向量化执行可能更合适，例如对于特定类型的查询或在资源有限的环境中。
- 在配置参数时，建议进行性能测试以确定最佳设置。

确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取更详细的信息和最佳实践建议。根据你的查询需求和系统性能，选择最适合的设置。

启用或禁用在 reduce 阶段中使用向量化执行的 Sink 操作的新实现

hive.vectorized.execution.reducesink.new.enabled 是 Hive 中的配置参数，用于启用或禁用在 reduce 阶段中使用向量化执行的 Sink 操作的新实现。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.execution.reducesink.new.enabled 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.execution.reducesink.new.enabledname>
  <value>truevalue> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.execution.reducesink.new.enabled=true; -- 或者设置为 false 禁用向量化执行的新 Sink 实现

含义：
- 当 hive.vectorized.execution.reducesink.new.enabled 设置为 true 时，表示启用在 reduce 阶段中使用向量化执行的 Sink 操作的新实现。这可以提高查询性能。
- 当设置为 false 时，将禁用向量化执行的新 Sink 实现，系统将采用传统的非向量化方式执行。
注意事项：
- 向量化执行的新 Sink 实现可能针对特定的查询模式进行了优化，从而提高性能。
- 在某些情况下，禁用向量化执行的新实现可能更合适，例如对于特定类型的查询或在资源有限的环境中。
- 在配置参数时，建议进行性能测试以确定最佳设置。

确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取更详细的信息和最佳实践建议。根据你的查询需求和系统性能，选择最适合的设置。

设置 Hive 向量化分组操作的检查间隔

hive.vectorized.groupby.checkinterval 是 Hive 中的配置参数，用于设置 Hive 向量化分组操作的检查间隔。以下是有关这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.groupby.checkinterval 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.groupby.checkintervalname>
  <value>4096value> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.groupby.checkinterval=4096; -- 设置检查间隔的数值

含义：
- hive.vectorized.groupby.checkinterval 参数用于设置 Hive 向量化分组操作的检查间隔，即检查是否可以执行向量化分组的频率。
- 这个参数的值通常是一个整数，表示每处理多少行数据时检查一次是否可以执行向量化分组。
注意事项：
- 调整检查间隔的数值可能会影响查询的性能。较小的间隔可能会导致更频繁的检查，而较大的间隔可能会减少检查的频率。
- 根据实际查询的性质和数据的特点，可以通过性能测试来确定最佳的检查间隔值。
- 向量化分组操作旨在通过批量处理数据来提高性能，而检查间隔则是控制何时应用这种优化的策略。

确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取更详细的信息和最佳实践建议。调整这个参数时，建议进行性能测试以找到最适合你的查询需求和系统性能的配置。

启用或禁用 Hive 向量化分组操作中对复杂数据类型（例如结构体或地图类型）的支持

hive.vectorized.groupby.complex.types.enabled 是 Hive 中的配置参数，用于启用或禁用 Hive 向量化分组操作中对复杂数据类型（例如结构体或地图类型）的支持。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.groupby.complex.types.enabled 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.groupby.complex.types.enabledname>
  <value>truevalue> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.groupby.complex.types.enabled=true; -- 启用对复杂数据类型的支持

含义：
- 当 hive.vectorized.groupby.complex.types.enabled 设置为 true 时，表示启用 Hive 向量化分组操作中对复杂数据类型的支持。
- 复杂数据类型包括结构体（Structs）、地图（Maps）等。启用此选项可以使得 Hive 在处理包含这些复杂数据类型的查询时使用向量化执行优化。
注意事项：
- 在处理包含复杂数据类型的查询时，启用对复杂数据类型的支持可能会提高性能。
- 确保你的查询和数据模式中包含了复杂数据类型，以便有效利用这个配置选项。
- 在特定的查询场景中，禁用这个选项可能更合适，例如对于不涉及复杂数据类型的查询。

确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取更详细的信息和最佳实践建议。在调整这个参数时，根据你的查询需求和数据模式，进行性能测试以确定最适合的配置。

设置向量化分组操作的刷新百分比

hive.vectorized.groupby.flush.percent 是 Hive 中的配置参数，用于设置向量化分组操作的刷新百分比。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.groupby.flush.percent 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.groupby.flush.percentname>
  <value>0.1value> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.groupby.flush.percent=0.1; -- 设置刷新百分比的数值

含义：
- hive.vectorized.groupby.flush.percent 参数用于设置 Hive 向量化分组操作的刷新百分比，即在处理一组数据时，当达到指定的百分比时，执行一次刷新。
- 刷新操作可能涉及将中间结果写入磁盘，以避免内存占用过大。
注意事项：
- 调整刷新百分比的数值可能会影响查询的性能。较小的百分比会导致更频繁的刷新，而较大的百分比则会减少刷新的频率。
- 根据实际查询的性质和数据的特点，可以通过性能测试来确定最佳的刷新百分比值。
- 刷新操作是为了释放内存，但它也会增加磁盘 IO 操作。因此，刷新百分比的选择需要权衡内存占用和磁盘 IO。

确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取更详细的信息和最佳实践建议。在调整这个参数时，建议进行性能测试以找到最适合你的查询需求和系统性能的配置。

设置 Hive 向量化分组操作中散列表的最大条目数

hive.vectorized.groupby.maxentries 是 Hive 中的配置参数，用于设置 Hive 向量化分组操作中散列表的最大条目数。以下是有关这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.groupby.maxentries 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.groupby.maxentriesname>
  <value>1000000value> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.groupby.maxentries=1000000; -- 设置最大条目数的数值

含义：
- hive.vectorized.groupby.maxentries 参数用于设置 Hive 向量化分组操作中散列表的最大条目数。这个散列表用于存储分组操作的中间结果，以支持向量化执行优化。
- 当分组键的数量超过这个设置的最大条目数时，系统可能会进行一些操作以保证性能和内存使用的平衡。
注意事项：
- 调整最大条目数的数值可能会影响查询的性能。较小的数值可能导致散列表过小，增加碰撞的可能性，而较大的数值可能占用更多的内存。
- 根据实际查询的性质和数据的特点，可以通过性能测试来确定最佳的最大条目数。
- 当分组键的数量超过最大条目数时，系统可能会执行一些策略，例如增加散列表的大小或进行其他优化。

设置 Hive 向量化执行中条件表达式的模式

hive.vectorized.if.expr.mode 是 Hive 中的配置参数，用于设置 Hive 向量化执行中条件表达式的模式。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.if.expr.mode 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.if.expr.modename>
  <value>CondWithPushdownvalue> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.if.expr.mode=CondWithPushdown; -- 设置条件表达式的模式

含义：
- hive.vectorized.if.expr.mode 参数用于设置 Hive 向量化执行中条件表达式的模式。条件表达式是在查询过程中进行逻辑判断和筛选的一种结构。
- 不同的模式可能会影响条件表达式的处理方式，以达到优化性能的目的。
可选值：
- CondWithPushdown（默认值）: 向量化条件表达式带有推送下去的模式，可以进行一些优化。
- CondSimple: 向量化条件表达式的简化模式，可能会牺牲一些优化以获得更简单的执行。
注意事项：
- 不同的模式可能适用于不同类型的查询和查询条件。建议根据实际情况进行性能测试，以确定最佳的设置。
- 向量化执行的优化通常取决于查询的复杂性和数据的特征，因此在选择模式时需要谨慎。
- 这个参数可能因 Hive 版本而有所不同，确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取详细的信息和最佳实践建议。

在调整这个参数时，建议进行性能测试以找到最适合你的查询需求和系统性能的配置。

启用或禁用 Hive 向量化输入格式的支持

hive.vectorized.input.format.supports.enabled 是 Hive 中的配置参数，用于启用或禁用 Hive 向量化输入格式的支持。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.input.format.supports.enabled 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.input.format.supports.enabledname>
  <value>truevalue> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.input.format.supports.enabled=true; -- 启用向量化输入格式的支持

含义：
- hive.vectorized.input.format.supports.enabled 参数用于控制是否启用 Hive 向量化执行中对特定输入格式的支持。向量化执行旨在通过批量处理数据来提高性能。
注意事项：
- 启用向量化输入格式的支持可能会在处理特定的输入格式时提高查询性能。
- 在某些情况下，禁用这个选项可能更合适，例如对于不受支持的输入格式或在特定环境中。
- 当启用时，确保你的数据和查询模式与支持的输入格式相匹配，以获取最佳性能。

hive.vectorized.input.format.supports.enabled 参数的设置为 decimal_64 表示启用 Hive 向量化执行中对 64 位小数（decimal）类型的支持。以下是这个参数设置的解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.input.format.supports.enabled 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.input.format.supports.enabledname>
  <value>decimal_64value> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.input.format.supports.enabled=decimal_64; -- 启用对 64 位小数的支持

含义：
- 当设置为 decimal_64 时，表示启用 Hive 向量化执行中对 64 位小数（decimal）类型的支持。这样，向量化执行可以更有效地处理涉及 64 位小数的查询。
注意事项：
- 启用对 64 位小数的支持可能会在处理包含这种类型数据的查询时提高性能。
- 确保你的数据和查询模式中确实包含了 64 位小数类型的数据，以便有效利用这个配置选项。
- 当启用时，确保你的 Hive 版本支持此功能，且数据文件中的小数类型符合 Hive 的规范。

设置 Hive 向量化执行中窗口函数（PTF - Predicate Tree Functions）的最大内存缓冲批次数

hive.vectorized.ptf.max.memory.buffering.batch.count 是 Hive 中的配置参数，用于设置 Hive 向量化执行中窗口函数（PTF - Predicate Tree Functions）的最大内存缓冲批次数。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.ptf.max.memory.buffering.batch.count 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.ptf.max.memory.buffering.batch.countname>
  <value>100value> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.ptf.max.memory.buffering.batch.count=100; -- 设置最大内存缓冲批次数的数值

含义：
- hive.vectorized.ptf.max.memory.buffering.batch.count 参数用于设置 Hive 向量化执行中窗口函数的最大内存缓冲批次数。窗口函数是一类在数据集上执行的函数，常用于处理分析性查询和窗口聚合。
注意事项：
- 调整最大内存缓冲批次数的数值可能会影响窗口函数的性能。较小的批次数可能导致更频繁的写入和读取操作，而较大的批次数可能占用更多的内存。
- 根据实际查询的性质和数据的特点，可以通过性能测试来确定最佳的最大内存缓冲批次数。
- 窗口函数通常涉及对数据的排序和聚合，因此调整这个参数可能与数据的分布和排序有关。

启用或禁用 Hive 向量化执行中临时列的重用

hive.vectorized.reuse.scratch.columns 是 Hive 中的配置参数，用于启用或禁用 Hive 向量化执行中临时列的重用。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.reuse.scratch.columns 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.reuse.scratch.columns</name>
  <value>true</value> <!-- 启用临时列的重用 -->
</property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.reuse.scratch.columns=true; -- 启用临时列的重用

含义：
- hive.vectorized.reuse.scratch.columns 参数用于设置 Hive 向量化执行中是否启用对临时列的重用。向量化执行旨在通过批量处理数据来提高性能，而重用临时列是一种优化策略。
注意事项：
- 启用临时列的重用可能会在处理查询时减少内存的使用，提高性能。
- 在某些情况下，禁用这个选项可能更合适，例如对于特定类型的查询或在资源有限的环境中。
- 当启用时，确保你的查询和数据模式与重用临时列的策略相匹配，以获取最佳性能。

指定哪些输入格式（InputFormat）在 Hive 向量化执行中应被排除，即不使用向量化的方式处理

hive.vectorized.row.serde.inputformat.excludes 是 Hive 中的配置参数，用于指定哪些输入格式（InputFormat）在 Hive 向量化执行中应被排除，即不使用向量化的方式处理。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.row.serde.inputformat.excludes 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.row.serde.inputformat.excludesname>
  <value>org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormatvalue> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.row.serde.inputformat.excludes=org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat; -- 设置要排除的输入格式类名
-- org.apache.parquet.hadoop.ParquetInputFormat,org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat

含义：
- hive.vectorized.row.serde.inputformat.excludes 参数用于指定在 Hive 向量化执行中应被排除的输入格式类。向量化执行旨在通过批量处理数据来提高性能，但并非所有的输入格式都适用于向量化执行。
注意事项：
- 设置排除的输入格式类名时，需要确保输入格式的排除是合理的，即这些输入格式在向量化执行中可能导致问题或性能不佳。
- 确保你的查询和数据模式与排除的输入格式相匹配，以获取最佳性能。
- 这个参数可能因 Hive 版本而有所不同，确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取详细的信息和最佳实践建议。

请注意，由于参数可能因版本而异，这些信息可能需要根据你使用的 Hive 版本进行验证。

控制是否在 Hive 向量化执行中启用检查表达式的功能

hive.vectorized.use.checked.expressions 是 Hive 中的配置参数，用于控制是否在 Hive 向量化执行中启用检查表达式的功能。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 hive.vectorized.use.checked.expressions 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>hive.vectorized.use.checked.expressionsname>
  <value>truevalue> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET hive.vectorized.use.checked.expressions=true; -- 启用检查表达式的功能

含义：
- hive.vectorized.use.checked.expressions 参数用于控制在 Hive 向量化执行中是否启用检查表达式的功能。向量化执行旨在通过批量处理数据来提高性能，而检查表达式可以帮助捕获和报告执行期间的错误。
注意事项：
- 启用检查表达式的功能可能会在执行期间检测到一些错误，提供更好的错误信息和调试信息。
- 在某些情况下，禁用这个选项可能更合适，特别是对于性能敏感的生产环境。
- 确保你的查询和数据模式与启用检查表达式的功能相匹配，以获取最佳性能。

请查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取更详细的信息和最佳实践建议。在调整这个参数时，建议进行性能测试以找到最适合你的查询需求和系统性能的配置。

指定是否启用在矢量化执行中的行级别反序列化

在 Hive 中，hive.vectorized.use.row.serde.deserialize 是一个配置参数，用于指定是否启用在矢量化执行中的行级别反序列化。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制在 Hive 查询执行引擎的矢量化执行模式中是否启用行级别反序列化。矢量化执行是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.use.row.serde.deserialize 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.use.row.serde.deserialize=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用行级别反序列化。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎在矢量化执行模式下是否应用行级别反序列化。启用行级别反序列化可以提高查询执行的性能。
注意事项：
- 启用行级别反序列化通常对于处理大规模数据的查询是有效的。
- 在某些查询场景下，禁用行级别反序列化可能会是有用的，特别是在处理较小或简单的查询时。

示例：

-- 启用行级别反序列化
SET hive.vectorized.use.row.serde.deserialize=true;

指定是否启用矢量化执行中的向量化反序列化

在 Hive 中，hive.vectorized.use.vector.serde.deserialize 是一个配置参数，用于指定是否启用矢量化执行中的向量化反序列化。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制是否在 Hive 查询执行引擎的矢量化执行模式中使用向量化反序列化。矢量化执行是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.use.vector.serde.deserialize 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.use.vector.serde.deserialize=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用向量化反序列化。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎在矢量化执行模式下是否应用向量化反序列化。启用向量化反序列化可以提高查询执行的性能。
注意事项：
- 启用向量化反序列化通常对于处理大规模数据的查询是有效的。
- 在某些查询场景下，禁用向量化反序列化可能会是有用的，特别是在处理较小或简单的查询时。

示例：

-- 启用向量化反序列化
SET hive.vectorized.use.vector.serde.deserialize=true;

是否启用向量化输入格式（Vectorized Input Format）

在 Hive 中，hive.vectorized.use.vectorized.input.format 是一个配置参数，用于指定是否启用向量化输入格式（Vectorized Input Format）。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于控制是否在 Hive 查询执行引擎中启用向量化输入格式。向量化输入格式是一种通过同时处理多个数据元素来提高查询性能的技术。
默认值： 默认情况下，hive.vectorized.use.vectorized.input.format 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.vectorized.use.vectorized.input.format=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否启用向量化输入格式。true 表示启用，false 表示禁用。
影响： 该参数影响 Hive 查询执行引擎在读取输入数据时是否应用向量化输入格式。启用向量化输入格式可以提高查询执行的性能。
注意事项：
- 启用向量化输入格式通常对于处理大规模数据的查询是有效的。
- 在某些查询场景下，禁用向量化输入格式可能会是有用的，特别是在处理较小或简单的查询时。

示例：

-- 启用向量化输入格式
SET hive.vectorized.use.vectorized.input.format=true;

W

指定 WriteSet Reaper 的运行间隔

在 Hive 中，hive.writeset.reaper.interval 是一个配置参数，用于指定 WriteSet Reaper 的运行间隔。以下是有关该参数的一些解释：

用途： WriteSet Reaper 是 Hive 事务的一部分，用于回收已经过时或者无法再次使用的 WriteSet。WriteSet 是 Hive 中用于跟踪事务中已写入的数据的一种机制。
默认值： 默认情况下，hive.writeset.reaper.interval 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.writeset.reaper.interval=600;
```
可选值： 该参数通常是一个整数，表示 WriteSet Reaper 的运行间隔（以秒为单位）。具体的值取决于你的需求和环境。
影响： 该参数影响 Hive 中 WriteSet Reaper 的执行频率。WriteSet Reaper 的任务是回收不再需要的 WriteSet，以释放资源并提高性能。
注意事项：
- 调整 WriteSet Reaper 的运行间隔可能会影响 Hive 事务的性能和资源利用率。
- 运行间隔不宜设置得太短，以免过于频繁地执行回收任务，影响系统性能。

示例：

-- 设置 WriteSet Reaper 运行间隔为 600 秒
SET hive.writeset.reaper.interval=600;

Z

指定是否在 Hive 的 ZooKeeper 连接中清理额外的节点

在 Hive 中，hive.zookeeper.clean.extra.nodes 是一个配置参数，用于指定是否在 Hive 的 ZooKeeper 连接中清理额外的节点。以下是有关该参数的一些解释：

用途： Hive 使用 ZooKeeper 来进行分布式协调和锁定。hive.zookeeper.clean.extra.nodes 用于控制是否清理额外的 ZooKeeper 节点，以确保环境的一致性。
默认值： 默认情况下，hive.zookeeper.clean.extra.nodes 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.zookeeper.clean.extra.nodes=true;
```
可选值： 该参数通常是一个布尔值，表示是否清理额外的 ZooKeeper 节点。true 表示清理，false 表示不清理。
影响： 该参数影响 Hive 连接到 ZooKeeper 时是否执行清理操作。清理额外的节点有助于维持 ZooKeeper 中的状态一致性。
注意事项：
- 在某些情况下，清理额外的 ZooKeeper 节点可能是有用的，特别是在环境发生变更或者连接出现问题时。
- 在生产环境中，谨慎使用此选项，确保了解其对系统行为的影响。

示例：

-- 启用清理额外的 ZooKeeper 节点
SET hive.zookeeper.clean.extra.nodes=true;

指定 Hive 连接到 ZooKeeper 时使用的客户端端口

在 Hive 中，hive.zookeeper.client.port 是一个配置参数，用于指定 Hive 连接到 ZooKeeper 时使用的客户端端口。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于指定 Hive 连接到 ZooKeeper 时使用的客户端端口。ZooKeeper 是一个用于协调分布式系统的服务。
默认值： 默认情况下，hive.zookeeper.client.port 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。通常，ZooKeeper 客户端的默认端口为 2181。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.zookeeper.client.port=2181;
```
可选值： 该参数通常是一个整数，表示 ZooKeeper 客户端连接时使用的端口号。具体的端口号取决于你的 ZooKeeper 部署配置。
影响： 该参数影响 Hive 连接到 ZooKeeper 时所使用的端口，确保 Hive 能够正确地与 ZooKeeper 服务进行通信。
注意事项：
- 确保配置的端口号与 ZooKeeper 服务器上配置的端口号相匹配，以确保连接成功。
- 在分布式环境中，ZooKeeper 的端口通常是集群中所有节点上相同的。

示例：

-- 配置 Hive 连接到 ZooKeeper 时使用的客户端端口为 2181
SET hive.zookeeper.client.port=2181;

指定 ZooKeeper 客户端连接中的初始等待时间

在 Hive 中，hive.zookeeper.connection.basesleeptime 是一个配置参数，用于指定 ZooKeeper 客户端连接中的初始等待时间。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于设置 ZooKeeper 客户端连接中的初始等待时间。ZooKeeper 是一个用于协调分布式系统的服务。
默认值： 默认情况下，hive.zookeeper.connection.basesleeptime 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。默认的初始等待时间可能是 ZooKeeper 客户端库的默认值。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.zookeeper.connection.basesleeptime=1000;
```
可选值： 该参数通常是一个整数，表示初始等待时间的毫秒数。具体的值取决于你的需求和 ZooKeeper 客户端库的配置。
影响： 该参数影响 ZooKeeper 客户端连接的初始等待时间。在连接启动或重新连接时，这个等待时间用于进行重试，以确保成功建立连接。
注意事项：
- 调整初始等待时间可能对 Hive 连接到 ZooKeeper 服务的性能和可靠性产生影响。
- 在分布式环境中，确保 ZooKeeper 服务器的配置与 Hive 中的配置一致。

示例：

-- 设置 ZooKeeper 客户端连接的初始等待时间为 1000 毫秒
SET hive.zookeeper.connection.basesleeptime=1000;

指定连接到 ZooKeeper 服务时的最大重试次数

在 Hive 中，hive.zookeeper.connection.max.retries 是一个配置参数，用于指定连接到 ZooKeeper 服务时的最大重试次数。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于设置在连接到 ZooKeeper 服务时的最大重试次数。ZooKeeper 是一个用于协调分布式系统的服务。
默认值： 默认情况下，hive.zookeeper.connection.max.retries 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。默认的最大重试次数可能是 ZooKeeper 客户端库的默认值。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.zookeeper.connection.max.retries=3;
```
可选值： 该参数通常是一个整数，表示连接到 ZooKeeper 服务时的最大重试次数。具体的值取决于你的需求和 ZooKeeper 客户端库的配置。
影响： 该参数影响在连接启动或重新连接时，Hive 尝试连接到 ZooKeeper 服务的最大次数。重试的目的是为了在连接失败时进行自动恢复。
注意事项：
- 调整最大重试次数可能对 Hive 连接到 ZooKeeper 服务的性能和可靠性产生影响。
- 在分布式环境中，确保 ZooKeeper 服务器的配置与 Hive 中的配置一致。

示例：

-- 设置连接到 ZooKeeper 服务时的最大重试次数为 3
SET hive.zookeeper.connection.max.retries=3;

指定连接到 ZooKeeper 服务时的超时时间

在 Hive 中，hive.zookeeper.connection.timeout 是一个配置参数，用于指定连接到 ZooKeeper 服务时的超时时间。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于设置连接到 ZooKeeper 服务时的超时时间。ZooKeeper 是一个用于协调分布式系统的服务。
默认值： 默认情况下，hive.zookeeper.connection.timeout 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。默认的超时时间可能是 ZooKeeper 客户端库的默认值。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.zookeeper.connection.timeout=10000;
```
可选值： 该参数通常是一个整数，表示连接到 ZooKeeper 服务时的超时时间（以毫秒为单位）。具体的值取决于你的需求和 ZooKeeper 客户端库的配置。
影响： 该参数影响连接到 ZooKeeper 服务时的超时时间，即在规定时间内完成连接。如果在超时时间内无法建立连接，将触发连接失败。
注意事项：
- 调整超时时间可能对 Hive 连接到 ZooKeeper 服务的性能和可靠性产生影响。
- 在分布式环境中，确保 ZooKeeper 服务器的配置与 Hive 中的配置一致。

示例：

-- 设置连接到 ZooKeeper 服务时的超时时间为 10000 毫秒（10秒）
SET hive.zookeeper.connection.timeout=10000;

指定 Hive 在 ZooKeeper 中使用的命名空间

在 Hive 中，hive.zookeeper.namespace 是一个配置参数，用于指定 Hive 在 ZooKeeper 中使用的命名空间。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于设置 Hive 在 ZooKeeper 中创建的命名空间。ZooKeeper 是一个用于协调分布式系统的服务，命名空间用于隔离不同应用或服务的数据。
默认值： 默认情况下，hive.zookeeper.namespace 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。在未设置的情况下，可能使用默认的命名空间。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.zookeeper.namespace=hive_zookeeper_namespace;
```
可选值： 该参数通常是一个字符串，表示 Hive 在 ZooKeeper 中创建的命名空间的名称。可以根据需求自定义命名空间的名称。
影响： 该参数影响 Hive 在 ZooKeeper 中创建和使用的路径，确保这些路径在 ZooKeeper 中是唯一的。
注意事项：
- 在分布式环境中，为不同的 Hive 集群配置不同的命名空间，以避免命名冲突。
- 修改命名空间可能会影响已经使用该命名空间的 Hive 集群，确保在变更前进行充分的测试和评估。

示例：

-- 设置 Hive 在 ZooKeeper 中使用的命名空间为 "hive_zookeeper_namespace"
SET hive.zookeeper.namespace=hive_zookeeper_namespace;

指定与 ZooKeeper 服务的会话超时时间

在 Hive 中，hive.zookeeper.session.timeout 是一个配置参数，用于指定与 ZooKeeper 服务的会话超时时间。以下是有关该参数的一些解释：

用途： 该参数用于设置 Hive 与 ZooKeeper 服务之间的会话超时时间。ZooKeeper 是一个用于协调分布式系统的服务。
默认值： 默认情况下，hive.zookeeper.session.timeout 的值通常是未设置的，由 Hive 使用其默认的配置。默认的会话超时时间可能是 ZooKeeper 客户端库的默认值。
配置方法： 你可以通过 Hive 的配置文件或者在 Hive 命令行中使用 SET 命令来配置这个参数。例如：
```
SET hive.zookeeper.session.timeout=30000;
```
可选值： 该参数通常是一个整数，表示与 ZooKeeper 服务的会话超时时间（以毫秒为单位）。具体的值取决于你的需求和 ZooKeeper 客户端库的配置。
影响： 该参数影响 Hive 与 ZooKeeper 服务之间的会话超时时间，即在规定时间内完成会话。如果在会话超时时间内没有心跳，ZooKeeper 将认为会话已经失效。
注意事项：
- 调整会话超时时间可能对 Hive 连接到 ZooKeeper 服务的性能和可靠性产生影响。
- 在分布式环境中，确保 ZooKeeper 服务器的配置与 Hive 中的配置一致。

示例：

-- 设置 Hive 与 ZooKeeper 服务之间的会话超时时间为 30000 毫秒（30秒）
SET hive.zookeeper.session.timeout=30000;

是否启用对 Streaming 任务的标准错误流（stderr）的报告

在 Hive 中，stream.stderr.reporter.enabled 是一个配置参数，用于控制是否启用对 Streaming 任务的标准错误流（stderr）的报告。以下是关于这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 stream.stderr.reporter.enabled 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>stream.stderr.reporter.enabledname>
  <value>truevalue> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET stream.stderr.reporter.enabled=true; -- 启用 stderr 报告

含义：
- stream.stderr.reporter.enabled 参数用于控制是否启用对 Streaming 任务的标准错误流的报告。在执行 Hive Streaming 任务时，该参数允许将标准错误流的内容报告到日志中。
注意事项：
- 启用 stderr 报告可以帮助在执行 Streaming 任务时更好地捕捉和记录标准错误流中的信息，有助于调试和故障排除。
- 在一些情况下，特别是在生产环境中，禁用 stderr 报告可能更合适，以减少不必要的日志信息。
- 这个参数的默认值可能是 true，但具体取决于 Hive 的版本和配置。

确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取更详细的信息和最佳实践建议。在调整这个参数时，建议根据具体的使用场景和需求进行配置。

设置对 Streaming 任务标准错误流（stderr）报告时的前缀

stream.stderr.reporter.prefix 是 Hive 中的配置参数，用于设置对 Streaming 任务标准错误流（stderr）报告时的前缀。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 stream.stderr.reporter.prefix 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>stream.stderr.reporter.prefixname>
  <value>MyStreamingJobvalue> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET stream.stderr.reporter.prefix=MyStreamingJob; -- 设置 stderr 报告的前缀

含义：
- stream.stderr.reporter.prefix 参数用于设置对 Streaming 任务标准错误流报告时的前缀。在执行 Hive Streaming 任务时，该前缀将被添加到标准错误流的每一行报告中。
注意事项：
- 设置 stderr 报告的前缀可以帮助区分不同任务的标准错误流输出，从而更容易定位问题。
- 这个参数的默认值可能是空，即不添加前缀。具体的默认值和行为取决于 Hive 的版本和配置。
- 使用一个描述性的前缀有助于在查看日志时迅速识别与特定任务相关的信息。

确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档，以获取更详细的信息和最佳实践建议。在调整这个参数时，建议根据具体的使用场景和需求进行配置。

指定 YARN 相关的二进制文件的路径

在 Hive 中，yarn.bin.path 参数被用于指定 YARN 相关的二进制文件的路径。以下是这个参数的详细解释：

使用方法：
- 通过在 Hive 的配置文件（通常是 hive-site.xml）或者 Hive 命令行中设置 yarn.bin.path 参数。

示例：

在 hive-site.xml 中配置：

<property>
  <name>yarn.bin.pathname>
  <value>/path/to/yarn/binvalue> 
property>

在 Hive 命令行中设置：

SET yarn.bin.path=/path/to/yarn/bin; -- 设置 YARN 二进制文件的路径

含义：
- yarn.bin.path 参数用于指定 YARN 相关的二进制文件（例如 yarn 命令）的路径。这对于 Hive 在执行 YARN 上的作业时需要调用 YARN 命令时是必要的。
注意事项：
- 确保指定的路径包含 YARN 命令和其他相关的二进制文件。
- 这个参数通常在 Hive 与 YARN 集成时使用，用于确保 Hive 可以正确调用 YARN 上的资源管理器和其他 YARN 相关的命令。
- 具体的使用场景和配置可能因 Hive 版本而有所不同，确保查阅你使用的 Hive 版本的官方文档以获取详细的信息和最佳实践建议。

请注意，这是一种通用的说明，具体的配置和用法可能会因 Hive 和 Hadoop 版本的不同而有所变化。

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ApacheDoris内置支持包括Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、LakeSoul、JDBC在内的多种Catalog，并为其提供原生高性能且稳定的访问能力，以满足与数据湖的集成需求。而随着ApacheDoris用户的增加，新的数据源连接需求也随之增加。因此，从3.0版本开始，ApacheDoris引入了TrinoConnector兼容框架。Trino/Presto作为业界较早应用
SAP HANA makaitai BW sap 数据库工具报表 layer 服务器
原文地址：http://LiuAlex.com/archives/1776也是刚刚开始学习HANA的一些知识，一边看书一遍做笔记，说到底无非是用自己的语言来理解标准帮组文档所讲解的意思，肯定有理解失误的地方，毕竟没有参加过标准培训，即使有培训，从老师那边来的知识也不可能是完整的传授过来，中间多少的知识遗漏是正常的，所以多看看HELP的文档，应该可以原汁原味的理解作者的意思。这张图片是从SAPHAN
Hive SQL查询汇总分析大数据深度洞察 Hive hive sql hadoop 数据仓库数据库大数据
目录SQL查询汇总分析成绩查询查询编号为“02”的课程的总成绩查询参加考试的学生个数分组查询查询各科成绩最高和最低的分查询每门课程有多少学生参加了考试（有考试成绩）查询男生、女生人数分组结果的条件查询平均成绩大于60分的学生的学号和平均成绩查询至少选修四门课程的学生学号查询同姓（假设每个学生姓名的第一个字为姓）的学生名单并统计同姓人数大于2的姓查询每门课程的平均成绩，结果按平均成绩升序排序，平均成
RMAN-08137 rman delete archivelog force jnrjian 数据库 oracle
deleteforcearchiveloguntiltime'trunc(sysdate-4)'backedup1timestodevicetypedisk;SymptomsDatabaseAClonedtoDatabaseBonCloneserver.GoldenGateisConfiguredonSourcedatbaseA.DatabaseBwhichisclonedfromSourcedo
项目中枚举与注解的结合使用飞翔的马甲 java enum annotation
前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。一、枚举 1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
【Scala十七】Scala核心十一：下划线_的用法 bit1129 scala
下划线_在Scala中广泛应用，_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方，本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义 1. 在高阶函数中使用 scala> val list = List(-3,8,7,9) list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9) scala> list.filter(_ > 7) r
web缓存基础：术语、http报头和缓存策略 dalan_123 Web
对于很多人来说，去访问某一个站点，若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验，那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储，是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求，这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念，具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容，并谈论下
crontab 问题周凡杨 linux crontab unix
一： 0481-079 Reached a symbol that is not expected. 背景： */5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
让tomcat支持2级域名共享session g21121 session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的，所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况，但是只需修改几处配置就可以了。打开tomcat下conf下context.xml文件找到Context标签,修改为如下内容如果你的域名是www.test.com <Context sessionCookiePath="/path&q
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（数学和三角函数）老A不折腾 Web finereport 总结
ABS ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。 Number:需要求出绝对值的任意实数。示例: ABS(-1.5)等于1.5。 ABS(0)等于0。 ABS(2.5)等于2.5。 ACOS ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度，返回角度以弧度形式表示。 Number:需要返回角
linux 启动java进程 sh文件墙头上一根草 linux shell jar
#!/bin/bash #初始化服务器的进程PId变量 user_pid=0; robot_pid=0; loadlort_pid=0; gateway_pid=0; ######### #检查相关服务器是否启动成功 #说明： #使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合，准确查找pid #jps 加 l 参数，表示显示java的完整包路径 #使用awk，分割出pid
我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory aijuans Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory？ package onlyfun.caterpillar.device; import org.springframework.beans.factory.BeanFactory; import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory; import
Linux 内存使用方法详细解析 annan211 linux 内存 Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/ 我是一名程序员，那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。一提到内存管理，我们头脑中闪出的两个概念，就是虚拟内存，与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。 Linux在内存管理上份为两级，一级是线性区，类似于00c73000-00c88000，对应于虚拟内存，它实际上不占用
数据库的单表查询常用命令及使用方法(-) 百合不是茶 oracle 函数单表查询
创建数据库; --建表 create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2)); 创建bloguser表,里面有三个字段 &nbs
多线程基础知识 bijian1013 java 多线程 thread java多线程
一．进程和线程进程就是一个在内存中独立运行的程序，有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。 “多任务”：指操作系统能同时运行多个进程（程序）。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。线程：是进程内部单一的一个顺序控制流。线程和进程 a. 每个进程都有独立的
fastjson简单使用实例 bijian1013 fastjson
一.简介阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库；包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：
【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap bit1129 spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义 bit1129 Mahout
1. mahout seqdirectory $ mahout seqdirectory --input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件). --output (-o) output The directory pathna
linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题 ronin47 linux lock　重复执行
linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。例如： <? // test .php
java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 bylijinnan java
public class OcuppyMoreThanHalf { /** * Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字 * two solutions: * 1.O(n) * see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性 * 2.O(nlogn) * 排序。中间
linux 系统相关命令 candiio linux
系统参数 cat /proc/cpuinfo cpu相关参数 cat /proc/meminfo 内存相关参数 cat /proc/loadavg 负载情况性能参数 1）top M：按内存使用排序 P：按CPU占用排序 1：显示各CPU的使用情况 k：kill进程 o：更多排序规则回车：刷新数据 2）ulimit ulimit -a：显示本用户的系统限制参
[经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义 comsci 软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟，中间要经过很多次的修正和改造如果在这个过程中，外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
在CentOS5.5上编译OpenJDK6 Cwind linux OpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6，将编译过程和遇到的问题作一简要记录，备查。 0. OpenJDK介绍 OpenJDK是Sun（现Oracle）公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点： 1、它的核心代码与同时期Sun（-> Oracle）的产品版基本上是一样的，血统纯正，不用担心性能问题，也基本上没什么兼容性问题；（代码上最主要的差异是
java乱码问题 dashuaifu java乱码问题 js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）; 然后在servlet中String t
cygwin很多命令显示command not found的解决办法 dcj3sjt126com cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法修改cygwin.BAT文件如下 @echo off D: set CYGWIN=tty notitle glob set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
[介绍]从 Yii 1.1 升级 dcj3sjt126com PHP yii2
2.0 版框架是完全重写的，在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单，通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。如果你之前没有用过 Yii 1.1，可以跳过本章，直接从"入门篇"开始读起。请注意，Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
Linux SSH免登录配置总结 eksliang ssh-keygen Linux SSH免登录认证 Linux SSH互信
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥，将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。生成公钥与私钥有两种加密方式，第一种是
手势滑动销毁Activity gundumw100 android
老是效仿ios，做android的真悲催！有需求：需要手势滑动销毁一个Activity 怎么办尼？自己写？不用~，网上先问一下百度。结果： http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541 首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
JavaScript变换表格边框颜色 ini JavaScript html Web html5 css
效果查看：http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下，保存到HTML文件也可以查看效果： <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>表格边框变换颜色代码-何问起</title> </head> <body&
Kafka Rest : Confluent kane_xie kafka REST confluent
最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。环境声明：Ubu
Calender不是单例 men4661273 单例 Calender
在我们使用Calender的时候，使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象，这种方式跟单例的获取方式一样，那么它到底是不是单例呢，如果是单例的话，一个对象修改内容之后，另外一个线程中的数据不久乱套了吗？从试验以及源码中可以得出，Calendar不是单例。测试： Calendar c1 =
线程内存和主内存之间联系 qifeifei java thread
1， java多线程共享主内存中变量的时候，一共会经过几个阶段， lock:将主内存中的变量锁定，为一个线程所独占。 unclock:将lock加的锁定解除，此时其它的线程可以有机会访问此变量。 read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。 load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
schedule和scheduleAtFixedRate tangqi609567707 java timer schedule
原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {
erlang 部署 wudixiaotie erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]}, 2.当generate时，遇到： ERROR