Hive与Parquet结合使用时，可以通过多种方式提升数据处理的效率。以下是一些性能调优的技巧：
UNION ALL时，考虑使用动态分区来减少重复扫描。parquet.compression为snappy以获得更好的压缩性能。parquet.block.size和parquet.page.size以优化Parquet文件的存储和读取。hive.exec.parallel和hive.exec.parallel.thread.number，以提高查询的并行度。hive.groupby.skewindata为true来处理数据倾斜问题，这会导致Hive生成两个MR Job，以实现负载均衡。通过上述技巧和建议，您可以有效地优化Hive与Parquet结合使用的性能，从而提高数据处理的效率。
