hive作为hadoop系列的计算模型，在公司的数据清洗和报表开发广泛使用，合理的优化自己的语句结构可以节省计算时间，优化集群的计算资源，下面总结下日常工作中自己碰到的一些问题和别人总结的一些方法。
我们先了解下关系型数据库sql的执行顺序，hive大致相同
然后大致了解下hive的架构：
具体策略：
1、尽早的过滤数据，hive同样会先执行join，再执行where，分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段(尤其是大表)
2、order by全局排序会集中到一个reducer上执行，对于大数据集效率会极低，如果没有实际需求，避免使用
同时，一般会设置 hive.mapred.mode=nonstrict，这时候使用order by必须加limit关键字
order by默认顺序是升序(asc)。在Hive 2.1.0及以上版本，支持对null值进行排序，升序排序是null值被排在第一位，降序时null值被排在最后。
3、避免使用count(distinct)操作， 解决方法：先使用group by去重，再count计算。
4、join时小表放在左边，大表放在右边，hive会将小表放进内存。两张数据量相差特别大的表进行join操作时，如果小表特别小（比如几百几千条记录），使用mapjoin。在hive0.7版本后，也能够用配置来自己主动优化 set hive.auto.convert.join=true;
数仓设计时销售数据大多数会用星型模型，即事实表和维度表相关联，这种问题比较常见
5、如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%（实际没碰到过，真实度待定）
6、hive支持in的子查询写法，尽量用left semi join代替
7、多表join时使用相同的连接键
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。
8、对于事实表，有分区的一定要加分区
对于join和Group操作都可能会出现数据倾斜。
以下有几种解决这个问题的常见思路
1、参数hive.groupby.skewindata = true,解决数据倾斜的万能钥匙，查询计划会有两个 MR Job。第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MR Job 再根据预处理的数据结果按照 Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个 Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。
2、where的条件写在join里面，使得减少join的数量（经过map端过滤，只输出复合条件的）
3、mapjoin方式，无reduce操作，在map端做join操作（map端cache小表的全部数据），这种方式下无法执行Full/RIGHT OUTER join操作
4、对于count(distinct)操作，在map端以group by的字段和count的字段联合作为key，如果有大量相同的key，那么会存在数据倾斜的问题
5、数据的倾斜还包括，大量的join连接key为空的情况，空的key都hash到一个reduce上去了，解决这个问题，最好把空的key和非空的key做区分
空的key不做join操作。
当然有的hive操作，不存在数据倾斜的问题，比如数据聚合类的操作，像sum、count，因为已经在map端做了聚合操作了，到reduce端的数据相对少一些，所以不存在这个问题。