一、查看执行计划
explain extended hql；可以看到扫描数据的hdfs路径
１、join的key值发生倾斜，key值包含很多空值或是异常值
这种情况可以对异常值赋一个随机值来分散key
如：
select userid,name
from user_info a
join(
select case when userid is null then cast(rand(47)*100000 as int)
else userid
from user_read_log
) b on a.userid = b.userid
通过rand函数将为null的值分散到不同的值上，在key值比较就能解决数据倾斜的问题
注：对于异常值如果不需要的话，最好是提前过滤掉，这样计算量可以大大减少
二、hive表优化
分区（不同文件夹）：
动态分区开启：
set hive.exec.dynamic.partition=true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
默认值：strict
描述：strict是避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的
避免产生大量分区
分桶（不同文件）：
set hive.enforce.bucketing=true;
set hive.enforce.sorting=true;开启强制排序，插数据到表中会进行强制排序，默认false；
三、Hive SQL优化
groupby数据倾斜优化
hive.groupby.skewindata=true;（多起一个job）1.join优化
（1）数据倾斜
hive.optimize.skewjoin=true;
如果是join过程出现倾斜，应该设置为true
set hive.skewjoin.key=100000;
这个是join的键对应的记录条数超过这个值则会进行优化
简单说就是一个job变为两个job执行HQL
（2）mapjoin(map端执行join）
启动方式一：(自动判断）
set.hive.auto.convert.join=true;
hive.mapjoin.smalltable.filesize 默认值是25mb
小表小于25mb自动启动mapjoin
启动方式二：(手动）
select /+mapjoin(A)/ f.a,f.b from A t join B f on (f.a=t.a)
mapjoin支持不等值条件
reducejoin不支持在ON条件中不等值判断
（3）bucketjoin(数据访问可以精确到桶级别）
使用条件：1.两个表以相同方式划分桶
2.两个表的桶个数是倍数关系
例子：
create table order(cid int,price float) clustered by(cid) into 32 buckets;
create table customer(id int,first string) clustered by(id) into 32/64 buckets;
select price from order t join customer s on t.cid=s.id;
（4）where条件优化
优化前（关系数据库不用考虑会自动优化）：
select m.cid,u.id from order m join customer u on m.cid =u.id where m.dt=‘2013-12-12’;
优化后(where条件在map端执行而不是在reduce端执行）：
select m.cid,u.id from （select * from order where dt=‘2013-12-12’） m join customer u on m.cid =u.id;
（5）group by 优化
hive.groupby.skewindata=true;
如果group by过程出现倾斜应该设置为true
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;
这个是group的键对应的记录条数超过这个值则会进行优化
也是一个job变为两个job
（6）count distinct优化
优化前（只有一个reduce，先去重再count负担比较大）：
select count(distinct id) from tablename;
优化后（启动两个job，一个job负责子查询(可以有多个reduce)，另一个job负责count(1))：
select count(1) from (select distinct id from tablename) tmp;
select count(1) from (select id from tablename group by id) tmp;
set mapred.reduce.tasks=3;
(7)
优化前：
select a,sum(b),count(distinct c),count(distinct d) from test group by a;
优化后：
select a,sum(b) as b,count© as c,count(d) as d from
（
select a, 0 as b,c,null as d from test group by a,c
union all
select a,0 as b, null as c,d from test group by a,d
union all
select a, b,null as c ,null as d from test) tmp group by a;
四、Hive job优化
1.并行化执行
hive默认job是顺序进行的，一个HQL拆分成多个job，job之间无依赖关系也没有相互影响可以并行执行
set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.parallel.thread.number=8;
就是控制对于同一个sql来说同时可以运行的job的最大值，该参数默认为8.此时最大可以同时运行8个job
2.本地化执行（在存放数据的节点上执行）
set hive.exec.mode.local.auto=true;
本地化执行必须满足条件：
（1）job的输入数据大小必须小于参数
hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB）
（2）job的map数必须小于参数：
hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认为4）太多没有足够的slots
（3）job的reduce数必须为0或1
3.job合并输入小文件
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
多个split合成一个,合并split数由mapred.max.split.size限制的大小决定
4.job合并输出小文件（为后续job优化做准备）
set hive.merge.smallfiles.avgsize=256000000;当输出文件平均大小小于该值，启动新job合并文件
set hive.merge.size.per.task=64000000;合并之后的每个文件大小
5.JVM重利用
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=20;
每个jvm运行多少个task；
JVM重利用可以使job长时间保留slot，直到作业结束。
6.压缩数据（多个job）
（1）中间压缩处理hive查询的多个job之间的数据，对于中间压缩，最好选择一个节省cpu耗时的压缩方式
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set hive.intermediate.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
set hive.intermediate.compression.type=BLOCK;按块压缩，而不是记录
（2）最终输出压缩（选择压缩效果好的，减少储存空间）
set hive.exec.compress.output=true;
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
set mapred.output.compression.type=BLOCK;按块压缩，而不是记录
五、Hive Map优化
1.set mapred.map.tasks=10 无效
（1）默认map个数
default_num=total_size/block_size;
(2)期望大小(手动设置的个数）
goal_num =mapred.map.tasks;
（3）设置处理的文件大小(根据文件分片大小计算的map个数）
split_size=max(block_size,mapred.min.split.size);
split_num=total_size/split_size;
（4）最终计算的map个数（实际map个数）
compute_map_num=min(split_num,max(default_num,goal_num))
总结：
（1）如果想增加map个数，则设置mapred.map.tasks为一个较大的值；
（2）如果想减小map个数，则设置mapred.min.split.size为一个较大的值。
2.map端聚合
set hive.map.aggr=true;相当于map端执行combiner
3.推测执行（默认为true）
mapred.map.tasks.speculative.execution
六、Hive Shuffle优化
Map 端
io.sort.mb
io.sort.spill.percent
min.num.spill.for.combine
io.sort.factor
io.sort.record.percent
reduce端
mapred.reduce.parallel.copies
mapred.reduce.copy.backoff
io.sort.factor
mapred.job.shuffle.input.buffer.percent
七、HIve Reduce优化
1.推测执行（默认为true）
mapred.reduce.tasks.speculative.execution(hadoop里面的)
hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution（hive里面相同的参数，效果和hadoop里面的一样）
两个随便哪个都行
2.Reduce优化(reduce个数设置）
set mapred.reduce.tasks=10;直接设置
最大值
hive.exec.reducers.max 默认：999
每个reducer计算的文件量大小
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 默认：1G
计算公式：虽然设了这么多，但不一定用到这么多
numRTasks =min[maxReducers,input.size/perReducer]
maxReducers=hive.exec.reducers.max
perReducer=hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
八、队列
set mapred.queue.name=queue3;设置队列queue3
set mapred.job.queue.name=queue3;设置使用queue3
set mapred.job.priority=HIGH；
队列参考文章：
http://yaoyinjie.blog.51cto.com/3189782/872294
转载自https://blog.51cto.com/tianxingzhe/1705565