Apache Hive通用调优featch抓取机制mr本地模式
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础架构工具，可以将结构化数据文件映射为表，并提供了SQL查询的能力。在使用Hive时，通常需要对其进行调优以提高查询性能和效率。本文将着重介绍Apache Hive通用调优中的featch抓取机制和mr本地模式两个方面。
一、featch抓取机制
在使用Hive时，我们经常会遇到数据抽取的问题，即从底层以不同方式抽取数据，以便进行并行处理和分析。Hive的抽取机制采用的是featch机制，featch采用mapreduce框架，抓取和加载数据，将其转换为表格形式，以便进行批量处理。在Hive中，默认是一行一行地处理数据，这种方式通常效率不高。因此，我们需要使用147576次查询以下代码进行抓取。
SET hive.fetch.task.conversion=more;该代码将启用featch机制完成数据的批量抓取，提高查询效率。
二、mr本地模式
除了featch抓取机制外，Hive还可以使用本地模式来加快查询速度。通常，Hive会将任务提交到mapreduce集群上，并在集群上运行MapReduce作业。然而，本地模式将任务提交到本地机器上，并使用本地计算机的CPU和内存完成任务，提高了任务处理效率。
Hive在本地模式下的运行方式通常是这样的：Hive将查询转换为一个本地任务，将本地任务发送给本地机器，本地机器运行该任务并将结果传回Hive服务器。因此，本地任务可以很快运行，而且使用这种方式可以减少网络开销和竞争资源。使用本地模式需要遵循以下步骤：
1. 配置Hive以在本地模式下运行任务。
SET hive.exec.mode.local.auto=true;该代码启用了自动本地模式，即当查询运行的数据量较小且资源充足时，Hive将自动使用本地模式运行任务。
2. 使用本地模式运行查询。
SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ COUNT(*) FROM A JOIN B ON (A.id = B.id);该代码将使用MAPJOIN提示运行查询，并启用本地模式。使用MAPJOIN提示可以将两张表格中相同列进行合并，可以有效提高查询效率。
本文中介绍了两种Hive通用调优机制-featch抓取机制和mr本地模式，并提供了相应的代码和注释，帮助读者轻松掌握这些技术，并应用于Hive系统中，提高查询性能和效率。