在机器学习PAI8个字段，140万行数据的hive表读取需要13分钟，有什么好的办法能提高读取速度？

在阿里云机器学习PAI中，读取Hive表的速度受到多种因素的影响，包括数据规模、硬件环境、并行度等因素。如果单纯地增加并行度并没有显著提高读取速度，可能需要综合考虑以下几个方面进行优化：

1. 数据的压缩和分区：对于大规模的数据集，可以使用Hive中提供的压缩和分区功能来减小数据的存储空间和提高查询效率。具体来说，可以使用LZO、GZip等压缩算法对数据进行压缩，或者根据数据的某些特征（如时间戳、地理位置等）将其划分为不同的分区，以便快速定位和查询数据。

2. 使用列式存储：对于结构化的数据集，可以考虑使用列式存储来提高读取速度。相比于传统的行式存储方式，列式存储可以减少读取不必要的列数据，从而提高读取效率。

3. 增加硬件资源：如果并行度已经调整到最大，但仍然无法满足性能需求，可能需要考虑增加硬件资源，例如使用更高配置的服务器或增加计算节点数量等。

4. 优化SQL查询语句：有时候，查询语句的写法也会影响数据读取速度。可以考虑优化SQL查询语句，例如使用JOIN操作、选择合适的索引等，从而提高查询效率。

如果您的Hive表的数据量很大，读取速度较慢，可以尝试以下几种方法来提高读取速度：

1. 增加Hive表分区数：如果您的Hive表没有分区或者分区数较少，可以尝试增加分区数，让数据分散到更多的分区中，从而增加查询并行度。

2. 优化Hive表数据存储格式：选择合适的数据存储格式可以提高数据读取速度。例如，对于非常大的表，使用ORC或Parquet格式可以显著提高读取速度。这是因为这些格式可以压缩数据并使用列式存储，从而减少了磁盘的I/O操作。

3. 使用Hive表数据索引：如果您的Hive表经常需要进行大量的查询操作，可以考虑为表添加索引，以加速查询操作。Hive支持对表的某些列创建B树索引，可以通过在创建表时指定CREATE INDEX语句来创建索引。

4. 使用Hive表数据分桶：如果您的Hive表的数据可以按照某个列进行分桶，并且经常需要按照该列进行查询操作，可以考虑将数据按照该列进行分桶，从而加速查询操作。

5. 使用Spark SQL进行数据读取：如果您需要对大量数据进行复杂的计算或者分析，可以考虑使用Spark SQL来读取Hive表数据，并使用Spark的分布式计算能力进行处理。

6. 增加机器配置：如果您的机器配置较低，可以考虑增加机器的内存、CPU等配置，以提高数据读取速度。

7. 使用缓存：如果您需要经常读取相同的数据，可以考虑将数据缓存到内存或者Redis等缓存中，以避免重复读取数据。

8. 数据预处理：如果您的数据中存在缺失值、异常值等问题，可以考虑对数据进行预处理，例如填充缺失值、删除异常值等操作，以减少数据读取的复杂性。

针对这个问题，有以下几个建议：

1. 尽可能减少数据的读取量：可以通过只读取必要的列，或者筛选出需要的行来减少读取量。

2. 使用分区表：对于大表，使用分区表可以将数据分为更小的块，提高查询速度。

3. 使用索引：对于经常使用的列，可以创建索引以加快查询速度。

4. 使用压缩：对于稀疏的大表，可以使用压缩技术来减小数据量，提高读取速度。

5. 调整 Hive 和 Hadoop 的参数：可以根据实际情况调整 Hive 和 Hadoop 的参数，比如调整 mapreduce.job.reduces 参数，或者使用更高效的序列化格式等。

6. 使用缓存：如果数据不经常更新，可以使用缓存来加速读取速度，比如使用 Hive 的内存表或者使用 Redis 等缓存技术。

7. 使用分布式查询：如果数据量非常大，可以考虑使用分布式查询技术，比如使用 Apache Spark 等分布式计算框架来查询数据。

这个要不把日志的等级弄成debug看一下，看起来就是数据不是均分读的，具体原因现在还不清楚。此回答整理自钉群“Alink开源--用户群”