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一、job输入输出优化

善用muti-insert、union all，不同表的union all相当于multiple inputs，同一个表的union all，相当map一次输出多条

示例

二、数据剪裁

2.1、列剪裁

　　HIve在读取数据的时候，可以只查询所需要用到的列，而忽略其他列。甚至可以使用正在表达式。

　　见。http://www.cnblogs.com/bjlhx/p/6946202.html

2.2、分区剪裁

　　在查询的过程中减少不必要的分区

　　示例：　　　　

select count(orderid) from order_table
where to_date(sale_time)=‘2014-03-03‘ 
and hour(to_date(sale_time))=10

　　修改后　　

select count(orderid) from order_table
where  dt =‘2014-03-03‘ 
to_date(sale_time)=‘2014-03-03‘ 
and hour(to_date(sale_time))=10

　　可以使用Explain dependency语法，获取input table 和input partition　　

三、利用hive的优化机制减少job数

　　不论是外关联outer join还是内关联inner join，如果join key相同，不管有多少个表，都会合并为一个MapReduce任务

四、合理使用动态分区

016-Hadoop Hive sql语法详解6-job输入输出优化、数据剪裁、减少job数、动态分区

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原文地址：http://www.cnblogs.com/bjlhx/p/7896004.html