在hive中使用PARTITION BY &ORDER BY执行的ROW_NUMBER非常慢(300万行)

在Hive中使用PARTITION BY和ORDER BY执行的ROW_NUMBER非常慢（300万行）的问题可能是由于以下原因导致的：

1. 数据量过大：当数据量非常大时，执行排序操作会消耗大量的时间和资源。在这种情况下，可以考虑对数据进行分区和分片，以减少排序的数据量，提高查询性能。
2. 数据分布不均匀：如果数据在分区中分布不均匀，即某些分区中的数据量远远大于其他分区，那么在执行排序操作时，会导致某些分区的排序速度非常慢。可以通过重新分配数据或者调整分区策略来解决这个问题。
3. 硬件资源不足：如果使用的计算资源有限，例如内存、CPU等，那么在执行排序操作时可能会导致性能下降。可以考虑增加计算资源，或者使用更高性能的硬件来提升排序速度。

针对这个问题，可以尝试以下优化措施：

1. 数据分区和分片：根据数据的特点和查询需求，对数据进行合理的分区和分片，以减少排序的数据量。可以使用Hive的分区功能，将数据按照某个字段进行分区，然后在查询时只对需要的分区进行排序。
2. 调整分区策略：如果发现某些分区中的数据量过大，可以考虑重新分配数据或者调整分区策略，使得数据在各个分区中均匀分布。
3. 增加计算资源：如果计算资源有限，可以考虑增加计算节点或者使用更高性能的硬件，以提升排序操作的速度。
4. 使用索引：如果查询中经常需要按照某个字段进行排序，可以考虑在该字段上创建索引，以加快排序操作的速度。
5. 数据压缩：对于大规模的数据集，可以考虑使用数据压缩技术，减少数据的存储空间，提高查询性能。

对于Hive中使用PARTITION BY和ORDER BY执行的ROW_NUMBER非常慢的问题，腾讯云提供了一系列的云计算产品和解决方案，可以帮助用户提升数据处理和查询性能，例如：

1. 腾讯云数据仓库CDW：腾讯云数据仓库CDW是一种高性能、弹性扩展的云原生数据仓库服务，可以支持PB级数据存储和查询。用户可以使用CDW来存储和查询大规模的数据集，提高数据处理和查询性能。
2. 腾讯云弹性MapReduce EMR：腾讯云弹性MapReduce EMR是一种大数据处理和分析服务，可以提供高性能的数据处理能力。用户可以使用EMR来进行数据排序、分区等操作，提高数据处理的效率。
3. 腾讯云分布式数据库TDSQL：腾讯云分布式数据库TDSQL是一种高性能、可扩展的分布式数据库服务，可以支持大规模数据存储和查询。用户可以使用TDSQL来存储和查询大规模的数据集，提高数据处理和查询性能。

以上是一些腾讯云的相关产品和解决方案，可以帮助用户解决在Hive中使用PARTITION BY和ORDER BY执行的ROW_NUMBER非常慢的问题。具体的产品介绍和详细信息，请参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/