作为企业Hadoop应用的核心产品之一，Hive承载着公司95%以上的离线统计，甚至很多企业里的离线统计全由Hive完成；

Hive在企业云计算平台发挥的作用和影响越来越大，如何优化提速已经显得至关重要；

Hive作业的规模决定着优化层级，一个Hive作业的优化和一万个Hive作业的优化截然不同；

后续文章将从如下三个方面进行hive的优化介绍：

1)  架构方面（高效、全局、局部）----最有效的优化，好的架构能让作业性能提高很多

　　a)  分表；（日志表量大而且作业访问次数多，造成耗时较长；将用的比较少的数据剥离出来）

　　b)  合理利用中间结果集；

　　　　 i.   重视查过就丢的资源浪费；特别是大数据量的表，如果查完就丢，IO开销会很大；随着作业越来越多，造成hadoop的IO负载瓶颈；

　　　　ii.   梳理作业之间的“血缘”关系，把他们之间使用相同的中间结果抽取出来。

　　c)  常用复杂/低效统一给出，以避免上层多个作业每次需要的时候再去计算，提高上层多个作业的计算效率；

　　d)  设计表分区：静态/动态分区，静态分区用的比较多；

2)  HQL语法层面（中低效、Job内）

　　通过执行计划分析

3)  Hive参数层面（全局）

　　太暴力，很少用；但有时会起到很好的效果；