減少distinct：使用distinct容易造成數(shù)據(jù)傾斜問題，使用group by的子查詢代替它。
map任務數(shù)量優(yōu)化： 實際業(yè)務中往往存在大量的分區(qū)表，每個分區(qū)表都實際存儲一定量的文件，其中必然有些分區(qū)的數(shù)據(jù)量很少。
正常讀取時往往有多少個文件就創(chuàng)建多少個map，此時可以通過設置一些參數(shù)，讓sql語句在執(zhí)行前先合并表文件。
-參數(shù)： mapred.min.split.size.per.node = {設置一個節(jié)點中分片至少的大小}byte mapred.min.split.size.per.rack= {設置一個交換機中分片至少的大小}byte mapred.max.split.size = {設置分片的最大大小}byte hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat 設置hive先合并文件再執(zhí)行
-效果： 假設我全部設置為100000000（相當于100M），經(jīng)過配置后，hive會首先合并文件，切分成各種100M，最后再把剩下來的各個節(jié)點上的散碎數(shù)據(jù)合并到一起再生成幾個分片。
還有一種情況，當一個map任務中處理數(shù)據(jù)量很大時（大小很小，但是條數(shù)很多），可以采用分桶法，先用一個查詢語句把該表數(shù)據(jù)查出來分桶寫入，再使用這個分桶表。
相當于增加map任務數(shù)量，增加并行度。 并行度優(yōu)化：
1.手動設置reduce數(shù)量 mapred.reduce.tasks
2.避免全局的聚合函數(shù)，使用聚合函數(shù)盡量要分組
3.避免全局的order by，有時候全局排序很難避免，但可以根據(jù)topN需求，再各個分區(qū)中只留下N個值，再進行全局排序。
4.避免笛卡爾積 5.設置mapTask分片大小 小文件問題：
1.避免產(chǎn)生小文件：少用動態(tài)分區(qū)、根據(jù)需求使用reduce
2.使用Sequencefile作為表存儲格式，不要用textfile，在一定程度上可以減少小文件
3.使用hadoop archive命令把小文件進行歸檔
4.重建表，建表時減少reduce數(shù)量
5.參數(shù)設置： hive.merge.mapfiles = true設置map端輸出合并 hive.merge.mapredfiles = true設置reduce輸出合并hive.merge.size.per.task = 25610001000 設置合并文件的大小hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 設置當平均大小小于該值時合并 存儲格式
1.使用ORCfile存儲，可以顯著提高join操作的查詢速度
2.使用壓縮格式存儲，可以顯著降低網(wǎng)絡IO和存儲大小 使用map端join 使用tez作為默認引擎 使用向量化查詢：一次執(zhí)行1024行數(shù)據(jù)的操作 hive.vectorized.execution.enabled = true; hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;
設置本地模式、并行模式（自動并行非依賴階段）、嚴格模式開啟JVM重用，總結(jié)；減少distinct設置讀取時合并小文件和合理拆分大文件，優(yōu)化并行度 設置存儲格式和壓縮格式 設置輸出時合并小文件 設置map端JOIN更換引擎，設置本地模式、并行模式、嚴格模式開啟JVM重用 開啟推測執(zhí)行
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