Hive 一个常用的大数据组件，影响它的性能的从来都不是因为数据量过大的问题，而是数据倾斜，冗余，Job 和 IO 过多，MapReduce 分配不合理···等

写在前面：我是「云祁」，一枚热爱技术、会写诗的大数据开发猿。昵称来源于王安石诗中一句 [ 云之祁祁，或雨于渊 ] ，甚是喜欢。 写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录，另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对 数据中台、数据建模、数据分析以及Flink/S...

大家好，我是云祁。 有人说世界上有三个伟大的发明：火，轮子，以及 Kafka。 发展到现在，Apache Kafka 无疑是很成功的，Confluent 公司曾表示世界五百强中有三分之一的企业在使用

Hive作为大数据平台举足轻重的框架，以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一。 但是如果我们只局限于会使用Hive，而不考虑性能问题，就难搭建出一个完美的数仓，所以Hi