参数设置方式
1、配置文件 （全局有效）
2、命令行参数（对 hive 启动实例有效）
3、命令行参数声明 （对 hive 的连接 session 有效）
作业设置
set mapreduce.job.name=${fileName}_0; --作业名称
set mapreduce.job.priorite=NORMAL; --作业优先级
set mapreduce.job.queuename=default; --作业队列
适当加大map
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=20000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node=10000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack=10000000;
JOIN优化：
1). 将大表放后头
Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。
因此通常需要将小表放前面，或者标记哪张表是大表：/*streamtable(table_name) */
2). 使用相同的连接键
当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。
3). 尽量尽早地过滤数据
减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段。
4). 尽量原子化操作
尽量避免一个SQL包含复杂逻辑，可以使用中间表来完成复杂的逻辑
Limit快速出结果
一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。
有一个配置属性可以开启，避免这种情况—对数据源进行抽样
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能
hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量
hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
负载均衡
set hive.map.aggr = true; --是否在map端聚合
set hive.groupby.skewindata=true; --不支持多列剔重
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000; --在 Map 端进行聚合操作的条目数目
压缩设置
set mapred.compress.map.output = true; --对map任务输出进行压缩
set mapred.output.compress = true; --压缩输出
set hive.exec.compress.output = true; --控制hive的查询结果输出是否进行压缩
中间过程压缩设置
set hive.exec.compress.intermediate=true; --控制hive的查询中间结果是否进行压缩，同上条配置，默认不压缩false；
set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
输入设置
set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; --表示执行前进行小文件合并
set mapred.max.split.size = 256000000; --决定每个map处理的最大的文件大小，单位为B
set mapred.min.split.size.per.node = 256000000; --节点中可以处理的最小的文件大小
set mapred.min.split.size.per.rack = 256000000; --机架中可以处理的最小的文件大小
输出设置
set hive.merge.mapfiles = true; --合并map端输出的结果
set hive.merge.mapredfiles = true; --合并reduce端输出的结果
set hive.merge.size.per.task = 256000000; --合并文件的大小
set hive.merge.smallfiles.avgsize = 256000000;--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。
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000; --每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G
reduce数量
set mapred.reduce.tasks= 300;
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer = 5120000000;
并行设置
set hive.exec.parallel = true;
set hive.exec.parallel.thread.number = 8;
内存相关设置
set mapreduce.map.memory.mb=8096;
set mapreduce.reduce.memory.mb=10144;
动态分区
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
set hive.exec.max.created.files=10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000;
mapjoin设置
map join 概念：将其中做连接的小表（全量数据）分发到所有 MapTask 端进行 Join，从 而避免了 reduceTask，前提要求是内存足以装下该全量数据
set hive.auto.convert.join=true;//设置 MapJoin 优化自动开启
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000;
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000 //设置小表不超过多大时开启 mapjoin 优化
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