用过oracle rac的应该都知道parallel的用途。
并行执行的确可以大的加快任务的执行速率，但不会减少其占用的资源。
在hive中也有并行执行的选项。
set hive.exec.parallel=true; //打开任务并行执行
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度，默认为8。
对于同一个SQL产生的JOB,如果不存在依赖的情况下，将会并行启动JOB，
比如：
from (
select phone,to_phone, substr(to_phone,-1) as key
from youni_contact4_lxw
where youni_id='1'
and length(to_phone) = 11
and substr(to_phone,1,2) IN ('13','14','15','18')
group by phone,to_phone, substr(to_phone,-1)
) t
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='0')
select phone,to_phone where key='0'
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='1')
select phone,to_phone where key='1'
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='2')
select phone,to_phone where key='2'
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='3')
select phone,to_phone where key='3'
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='4')
select phone,to_phone where key='4'
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='5')
select phone,to_phone where key='5'
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='6')
select phone,to_phone where key='6'
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='7')
select phone,to_phone where key='7'
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='8')
select phone,to_phone where key='8'
insert overwrite table youni_contact41_lxw partition(pt='9')
select phone,to_phone where key='9';
该SQL产生11个job，第一个job为生成临时表的job，后续job都依赖它，这时不会有并行启动，
第一个job完成后，后续的job都会并行启动。
运行时间比较：
不启用并行：35分钟
启用8个并行：10分钟
启用16个并行：6分钟
当然，得是在系统资源比较空闲的时候才有优势，否则，没资源，并行也起不来。
更多大数据Hadoop、Spark、Hive的文章，请关注 我的博客