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hive的优化问题
1。启动一次JOB尽可能多做事，尽量减少job的数量。能重用就重用，要设计好的模型。
2。合理设置reduce个数，reduce个数过多，会造成大量小文件问题。
3。使用hive.exec.parallel参数控制在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行，提高作业的并发
4。注意join的使用，表小用map join,否则用普通reduce join,hive会将前面的表数据装入内存，因此可将数据少的表放在数据多的表之前，减少内存资源消耗。
5。注意小文件的问题
在hive里有两种比较常见的处理办法
第一是使用Combinefileinputformat，将多个小文件打包作为一个整体的inputsplit，减少map任务数
set mapred.max.split.size=256000000;
set mapred.min.split.size.per.node=256000000
set Mapred.min.split.size.per.rack=256000000
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
第二是设置hive参数，将额外启动一个MR Job打包小文件
hive.merge.mapredfiles = false 是否合并 Reduce 输出文件，默认为 False
hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 合并文件的大小
6。注意数据倾斜问题
在hive里比较常用的处理办法
第一种方法
通过hive.groupby.skewindata=true控制生成两个MR Job,第一个MR Job Map的输出结果随机分配到reduce做次预汇总,减少某些key值条数过多某些key条数过小造成的数据倾斜问题
第二种方法
通过hive.map.aggr = true(默认为true)
在Map端做combiner,假如map各条数据基本上不一样, 聚合没什么意义，做combiner反而画蛇添足,
hive里也考虑的比较周到
通过参数 hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认)
hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认),
预先取100000条数据聚合,如果聚合后的条数/100000>0.5，则不再聚合
7。善用multi insert,union all
multi insert适合基于同一个源表按照不同逻辑不同粒度处理插入不同表的场景，做到只需要扫描源表一次，job个数不变，减少源表扫描次数
union all用好，可减少表的扫描次数，减少job的个数,通常预先按不同逻辑不同条件生成的查询union all后，再统一group by计算,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
8。参数设置的调优
集群参数种类繁多,举个例子比如
可针对特定job设置特定参数,比如jvm重用,reduce copy线程数量设置(适合map较快，输出量较大)
如果任务数多且小，比如在一分钟之内完成，减少task数量以减少任务初始化的消耗。可以通过配置JVM重用选项减少task的消耗
#索引在 Hive 中有一些限制。如何克服这个问题呢？
您可以使用 org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler 函数在 Hive 中创建索引。Hive 和缓慢变化的维度并不总是可能实现。但是如果构建暂存表和使用一定量的连接（而且计划添加一个新表，转储旧表，并且只保留最新、更新表用于比较），则可能实现它们。
hive.map.aggr=true
Map 端部分聚合，相当于Combiner
hive.groupby.skewindata=true
有数据倾斜的时候进行负载均衡，当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。
如何Join：
关于驱动表的选取，选用join key分布最均匀的表作为驱动表
做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join的时候，数据量相对变小的效果。
大小表Join：
使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数） 先进内存。在map端完成reduce.
大表Join大表：
把空值的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终结果。
count distinct大量相同特殊值
count distinct时，将值为空的情况单独处理，如果是计算count distinct，可以不用处理，直接过滤，在最后结果中加1。如果还有其他计算，需要进行group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行union。
group by维度过小：
采用sum() group by的方式来替换count(distinct)完成计算。
特殊情况特殊处理：
在业务逻辑优化效果的不大情况下，有些时候是可以将倾斜的数据单独拿出来处理。最后union回去。
摘录博文：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842860.html
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原文地址：http://www.cnblogs.com/anny-1980/p/4313562.html
