Hive的优化

1）MapJoin

如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成CommonJoin，即：再Reduce阶段完成join。容易放生数据倾斜。可以使用MapJoin把小表全部加载到内存再map端进行join，避免reduce处理。

2）行列过滤

列处理：在SELECT中，只那需要的列，如果要有，尽量使用分区过滤，少用select * from。

行处理：在分区裁剪中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件卸载Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤

3）采用分桶技术

4）采用分区技术

5）合理设置Map数

• a. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。
• 主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小。
• b. 是不是map数越多越好？
• 答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成，而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的map数是受限的。
• c. 是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？
• 答案也是不一定。比如有一个127m的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时。
• 针对上面的问题2和3，我们需要采取两种方式来解决：即减少map数和增加map数；

6）小文件进行合并

7）合理设置Reduce数

Reduce个数并不是越多越好

• a：过多的启动和初始化Reduce也会消耗事件和资源
• b：另外，有多少个Reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题
• c：在设置Reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的Reduce数；使单个Reduce任务处理数据量大小要合适；

8）合并参数（常用参数）

SET hive.merge.mapfiles = true; -- 默认true，在map-only任务结束时合并小文件
SET hive.merge.mapredfiles = true; -- 默认false，在map-reduce任务结束时合并小文件
SET hive.merge.size.per.task = 268435456; -- 默认256M
SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 16777216; -- 当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge