碰到过很多类似的场景，全表select *慢通常是这几个核心原因导致的，一个个给你拆解：

• 数据量堆积+无分区/分桶设计：每小时几千条，日积月累下来总数据量肯定不小。如果你的表没做分区（比如按小时、天这种时间维度分区），也没做分桶，Hive只能执行全表扫描——遍历所有数据文件，这种IO开销自然很大，查询耗时就上去了。
• 小文件泛滥：每小时插入一次，如果每次插入都生成一堆小文件（比如单文件大小远小于HDFS块大小，默认128M），Hive处理时要打开、读取大量文件，不仅IO成本高，还会给NameNode带来元数据管理压力，甚至导致Map任务数暴增，拖慢整个查询流程。
• 缺少表统计信息：Hive的查询优化器严重依赖表的统计数据（比如总行数、字段数据分布、文件大小等）来生成最优执行计划。如果从来没跑过ANALYZE TABLE <your_table> COMPUTE STATISTICS;或者ANALYZE TABLE <your_table> COMPUTE STATISTICS FOR COLUMNS;，优化器可能会选择低效的执行策略，比如不必要的全量扫描或者不合适的并行度设置。
• 未启用关键查询优化：Hive有很多内置优化开关没开的话，性能会差很多。比如：
  • 分区表是否开启了动态分区优化hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict；
  • 是否开启了自动小表转广播joinhive.auto.convert.join=true；
  • 是否启用了矢量化查询hive.vectorized.execution.enabled=true（针对列式存储的批量数据处理优化）；
    这些优化能大幅降低查询的资源消耗和执行时间。
• 存储格式选择不当：如果你的表用的是TextFile这种非列式存储格式，全表查询时要读取所有字段的原始文本数据，压缩率低、IO效率差。而Parquet、ORC这类列式存储格式，不仅压缩率高，还能针对数据做编码优化，即使是select *，读取效率也会比TextFile高很多。
• 集群资源瓶颈：如果集群的CPU、内存、IO资源被其他任务占满，或者给Hive分配的容器（Container）资源不足，你的查询任务可能会排队等待资源，或者执行过程中因为资源不够而缓慢运行——全表扫描本来就是资源密集型操作，资源不够肯定慢。
• 数据倾斜问题：如果表中某些字段的数据分布极不均匀（比如某个值占了70%以上的数据量），全表查询时可能会导致部分Map或Reduce任务处理远超平均的数据量，形成“长尾任务”，拖慢整个查询的完成时间。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yahoo