1.关于hive的优化

　　-》大表拆分小表
　　　　-》过滤字段
　　　　-》按字段分类存放

　　-》外部表与分区表
　　　　-》外部表：删除时只删除元数据信息，不删除数据文件
　　　　　　　　　　多人使用多个外部表操作同一份数据文件
　　　　-》分区表：hive中的数据库，表，分区来说都是文件夹
　　　　　　　　　　提高了检索效率
　　　　　　-》手动创建
　　　　　　-》动态分区
　　　　　　-》外部表+分区表

　　-》数据的存储
　　　　-》存储格式：列式存储

　　-》压缩

2.SQL的优化
　　　　-》后join先filter

3.mapreduce的优化

　　-》并行处理

　　　　job1&job2 job3
　　　　hive.exec.parallel=true
　　　　hive.exec.parallel.thread.number=8

　　-》JVM重用
　　　　mapreduce.job.jvm.numtasks=$number

　　　　因为每次的jvm开启与关闭都是需要许多的资源

　　-》推测执行
　　　　mapreduce.map.speculative=true
　　　　mapreduce.reduce.speculative=true
　　　　hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true

　　-》map和reduce的个数
　　　　-》map个数：不好人为的设置
　　　　-》hdfs块的大小：dfs.blocks.size=128M
　　　　　　分片的大小：minisize/maxsize
　　　　　　mapreduce.input.fileinputformat.split.minisize

　　-》企业情景
　　　　-》文件大，少 200M 100个 map默认按块处理
　　　　-》文件小，多 40M 400个 map按分片

　　-》reudce个数
　　　　0.95-1.75*node*容器的个数

　　-》本地模式local:在当前节点运行整个任务
　　　　<property>
　　　　　　<name>hive.exec.mode.local.auto</name>
　　　　　　<value>true</value>
　　　　　　<description> Let Hive determine whether to run in local mode automatically </description>
　　　　</property>
　　　　条件：
　　　　　　1、job的输入数据的大小不能超过默认参数
　　　　　　inputbytes.size=128M
　　　　2、job处理的map task的个数

关于Hive的调优（本身，sql，mapreduce）