HIVE优化
1、表和sql语句的优化
思想：
大表拆分成小表，分区表，（动态分区）有可能产生大量的分区，外部表（保证数据安全），临时表是将表的数据清洗，获得想要的字段。
2、MR优化
思想：
HIVE中底层运行的是MR程序，所以也要对MR进行优化。
并行执行：
在map运行过程中，有的时候需要存在依赖关系。
例如：做单词统计，一个map做完单词统计，下一个map的输入正好是上一个map的输出，这时候就是一个map依赖于另一个map的时候。
在很多时候map task之间是没有关系的，那么就可以一起并行运行。Map的并行功能默认是关闭的，首先先开启并行功能：
set hive.exec.parallel=true;
设置并行执行的线程个数：
set hive.exec.parallel.thread.number=8;
PS： 一般在工作中，都会选择开启这个功能。
3、JVM重用
思想：
对于job程序来说，频繁使用开关JVM，在这个过程中会造成大量的资源浪费，可以设置JVM重用在开启的时候可以多跑一些程序。
经过测试选择合理的数目：
set Mapreduce.job.jvm.numbertasks=4;
推测执行：
当某个任务出现迟迟不结束的情况下，可以开启推测执行，开启一个同样的任务，任务谁先完成谁就会去关闭另一个同样的任务。
缺点：
1、过多的占用资源
2、有可能发生重复写入的情况，发生异常。
4、HIVE的本地模式
概述：
如果在HIVE中运行的job数据量不大，提交到集群中，拉去资源的时候很浪费时间，这个时候就可以考虑使用本地模式
例如：
HIVE在3个集群中的任意一个集群上，提交的job就在HIVE本地的机器上。
前提：
1、处理小数据集。
2、输入1的数据块大小不能超过128MB。
3、Reduce的个数不超过1个。
设置本地模式的参数：
set hive.exec.mode.local.auto=true;