标签：style 使用 数据 on 工作 ad size sql python
从接触hive到今天也快一年了，把工作中的用到一些经验如下：
1)牢记一点hive只是一个基于hadoop的数据仓库工具，把sql转换成mapreduce，它的强项在于数据统计、方便灵活开发测试，对于复杂的
etl逻辑建议用临时表分阶段去处理或者编写mapreduce程序处理。
2)关注hive sql是否造成数据倾斜。 解决数据倾斜的办法。了解你的数据分布如：是否某些key是其他key的多倍，或者关联的key为空等等。
3)稳定的调度系统非常重要。因为hive,tez运行的时候可能造成意外的错误，所以调度系统对已经上线的脚步自动重跑2,3遍就非常的好。
4)perl,python脚步运行hql尽量一个脚步运行一段hql，对于意外发生的错误追数方便很多。
5)尽量理解hql怎么转化成mapreduce的，有助于性能调优、排错等。
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原文地址：http://blog.csdn.net/an342647823/article/details/40114289
