1.Join优化

a.map join

b.reduce join

小表为驱动表，或直接将小表加载到内存，做map端join,它的关键字为/*+MAP JOIN(t1)*/

如果想自动开启map端Join,可以通过hive.mapjoin.smalltable.filesize（默认为25000000）来定义小表的大小，一旦在这个范围之内，就会自动进行map端Join

2.Reducer的数量

Hive作业Reducer数量会直接影响作业效率，Hive的Reducer的是通过如下两个参数确定

参数1：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer默认为1GB

参数2：hive.exec.reducers.max默认为999

Reducer的个数=min(参数2，总输入数据量/参数1)

3.列裁剪和分区裁剪---减少作业输入，略过一些不需要的数据

hive.optimize.cp（列裁剪）、hive.optimize.pruner（分区裁剪）默认开启

4.Group by优化

Map端合并

参数1：hive.map.aggr是否在Map端进行聚合，默认为true

参数2：hive.groupby.mapaggr.checkinterval在Map端进行聚合操作的条目数目，默认为100000.

防止数据倾斜：hive.groupby.skewindata

如select count(*) from table group by key，如有数据倾斜，以key=1为准，其他情况进行聚合

5.合并小文件

当文件数目过多时，会给HDFS带来压力，可以通过合并Map和Reduce的输出文件来减少文件数。

参数1：hive.merge.mapfiles=true 是否合并Map阶段的输出文件

参数2：hive.merge.mapredfiles=true 是否合并Reduce阶段的输出文件

参数3：hive.merge.size.per.task=256000000合并的文件的大小默认为256000000

6.Multi-group By和Multi-insert

hive特有的语法，可以在同一个查询语句中使用多个不相交的insert语句，只需扫描一遍全表

如from test insert overwrite table test1 select a,count(e) group by a... insert overwrite...

7.利用Union All特性

合并多个MapReduce作业：select union all select---先合并再分组

8.并行执行---提高效率，但会抢占资源

参数1：hive.exec.parallel=true

9.全排序

hive-mapreduce：order by/sort by