对于Hive on Tez集群，请谈谈你对它的维护、性能调优等方面的经验。
1 Hive on Tez的维护
1.1 引入新的功能
Hive on Tez维护的主要工作就是引入新的功能，这样就能更好地支持用户的业务需求，比如改进对HBase的支持，支持使用Server2 Server间通信协议等。
实际例子：
在生产环境中，我们可以使用Hive on Tez来改进对HBase的支持。举个例子，假设我们想要从HBase中读取数据，那么我们可以使用Hive on Tez来实现这一目标。
首先，我们需要在Hive中创建一个外部表，指向HBase表，使用Hive on Tez支持的HBase storage handler：
CREATE EXTERNAL TABLE hbase_table (key int, value string) STORED BY ‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’ WITH SERDEPROPERTIES ( “hbase.columns.mapping” = “:key,cf1:val” ) TBLPROPERTIES (“hbase.table.name” = “hbase_table”);
然后，我们就可以使用Hive on Tez来查询HBase表：
SELECT * FROM hbase_table;
此外，我们还可以使用Hive on Tez来支持Server2 Server间的通信协议，比如使用Apache Thrift或Apache Avro。具体操作步骤如下：
- 首先，需要在Hive中创建一个外部表，指向Thrift或Avro文件，使用Hive on Tez支持的外部表存储引擎：
CREATE EXTERNAL TABLE thrift_table (key int, value string) STORED BY ‘org.apache.hadoop.hive.ql.io.thrift.ThriftInputFormat’ LOCATION ‘/user/hive/thrift_files’;
- 然后，可以使用Hive on Tez来查询Thrift或Avro文件：
SELECT * FROM thrift_table;
以上就是使用Hive on Tez来改进对HBase的支持以及支持Server2 Server间的通信协议的具体操作步骤。
1.2 开发新的插件
Hive on Tez需要开发新的插件来实现Hive下功能的拓展，比如增加索引功能，使其查询效率更高；开发新的插件来支持流式计算等。
实际例子：
在Hive on Tez中，我们可以开发一个新的插件来支持索引功能，以提高查询效率。具体操作步骤如下：
创建索引表：首先，我们需要创建一个索引表，用于存储要索引的列的信息。
创建插件：然后，我们需要开发一个插件，用于支持Hive on Tez的索引功能。
配置插件：接下来，我们需要配置插件，将索引表的信息配置到插件中，以便插件正确使用索引表信息。
启用插件：最后，我们需要启用插件，以便Hive on Tez可以使用索引功能。
1.3 定期更新Hive表
为了尽可能地提高Hive on Tez的查询性能，需要定期对Hive表进行更新，比如使用Show Partitions指令来更新表的Partition信息；使用Analyze Table指令来优化表的分区，索引更新等。
实际例子：
假设我们有一张Hive表，名为my_table，其中包含一个Partition字段，名为my_partition。要定期更新Hive on Tez的表，可以使用以下步骤：
- 使用Show Partitions指令来更新表的Partition信息：
hive> show partitions my_table;
- 使用Analyze Table指令来优化表的分区：
hive> analyze table my_table partition (my_partition);
- 使用Alter Table指令来更新表的索引：
hive> alter table my_table add index my_index (my_partition);
- 使用Alter Table指令来更新表的分区：
hive> alter table my_table add partition (my_partition = ‘partition_value’);
通过上述步骤，可以定期更新Hive on Tez的表，以提高查询性能。
2 Hive on Tez的性能调优
2.1 编写高性能查询
为了提高查询性能，需要合理的编写高性能的查询语句，并按照Hive on Tez的特点进行优化。比如避免使用Order By，应使用Partition By进行优化；使用Group By时应尽量使用Map Side Join或Reduce Side Join，避免使用Sort Merge Join等。
实际例子：
在生产环境中，我们需要编写高性能的查询语句来提高查询性能，具体可以采取以下操作：
1、避免使用Order By，应使用Partition By进行优化。例如，我们可以使用Partition By来编写查询语句：
SELECT col1,col2,col3 FROM table PARTITION BY col1 ORDER BY col2;
2、使用Group By时应尽量使用Map Side Join或Reduce Side Join，避免使用Sort Merge Join等。例如，我们可以使用Map Side Join来编写查询语句：
SELECT t1.col1,t2.col2 FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.id=t2.id GROUP BY t1.col1,t2.col2;
3、在编写查询语句时，应尽量使用Hive on Tez的特性，如使用Hive on Tez提供的动态分区功能，可以提高查询性能。例如，我们可以使用动态分区来编写查询语句：
SET hive.exec.dynamic.partition=true; SELECT col1,col2,col3 FROM table PARTITION BY col1 ORDER BY col2;
以上就是Hive on Tez的性能调优的具体操作步骤和实例代码，希望能够帮助到大家。
2.2 更新Task分配策略
Hive on Tez采用YARN来为每个Task分配资源，需要定期更新Task分配策略，以确保查询最佳资源分配。比如调整配置项tez.am.container.reuse.enabled， 该配置项可以控制Hive on Tez中Task的资源重用策略，可以在项目准备阶段就评估出最佳的配置。
在生产环境中，我们可以通过更新Task分配策略来调优Hive on Tez的性能。具体操作步骤如下：
确定当前的Task分配策略：首先我们需要确定当前Hive on Tez中Task的资源重用策略，可以通过查看配置项tez.am.container.reuse.enabled来确定。
评估最佳配置：接下来我们需要评估出最佳的Task分配策略，可以通过运行测试查询来评估出最佳的配置，并调整配置项tez.am.container.reuse.enabled来调整Task的资源重用策略。
实施更新：最后，我们需要实施更新，将最佳的Task分配策略应用到生产环境中，以获得最佳的性能。
以上就是关于Hive on Tez的性能调优的操作步骤，通过更新Task分配策略，可以提高Hive on Tez的性能，提升查询效率。