hive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 Common Join，即：在 Reduce 阶段完成 join。容易发生数据倾斜。可以用 MapJoin 把小表全部加载到内存在 map 端进行 join，避免 reducer 处理。

2、行列过滤列处理：

列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。

行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。

SELECT a.id

FROM lxw1234_a a

left outer join t_lxw1234_partitioned b

ON (a.id = b.url);

WHERE b.day = ‘2015-05-10′

正确的写法是写在ON后面：

SELECT a.id

FROM lxw1234_a a

left outer join t_lxw1234_partitioned b

ON (a.id = b.url AND b.day = ‘2015-05-10′);

或者直接写成子查询：

SELECT a.id

FROM lxw1234_a a

left outer join (SELECT url FROM t_lxw1234_partitioned WHERE day = ‘2015-05-10′) b

ON (a.id = b.url)

3、采用 分桶 技术

4、采用 分区 技术

5、合理设置 Map 数

（1）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。

（2）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。

（3）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

在 Map 执行前合并小文件，减少 Map 数：CombineHiveInputFormat 具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat 没有对小文件合并功能。

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.al.io.CombineHiveInputFormat

7、合理设置 Reduce 数 数

Reduce 个数并不是越多越好

（1）过多的启动和初始化 Reduce 也会消耗时间和资源；

（2）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；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、常用参数：

// 输出合并小文件

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

参考博客：https://www.cnblogs.com/1130136248wlxk/articles/5517666.html