Hive调优
1.Fetch抓取
Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM students;在这种情况下，Hive可以简单地读取students对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。
在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more，老版本hive默认是minimal，该属性修改为more以后，在全局查找、字段查找、limit查找等都不走mapreduce。
案例实操：
1）把hive.fetch.task.conversion设置成none，然后执行查询语句，都会执行mapreduce程序。
hive > use foo;
hive (foo)> set hive.fetch.task.conversion=none;
hive (foo)> select * from class_info_1;
hive (foo)> select name from class_info_1;
hive (foo)> select name from class_info_1limit 3;
2）把hive.fetch.task.conversion设置成more，然后执行查询语句，如下查询方式都不会执行mapreduce程序。
hive (foo)> set hive.fetch.task.conversion=more;
hive (foo)> select * from class_info_1;
hive (foo)> select name from class_info_1;
hive (foo)> select name from class_info_1limit 3;
2.本地模式
大多数的Hadoop Job是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。
用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化。
set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地mr
//设置local mr的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用local mr的方式，默认为134217728，即128M
set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;
//设置local mr的最大输入文件个数，当输入文件个数小于这个值时采用local mr的方式，默认为4
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10;
3.小表、大表Join
将key相对分散，并且数据量小的表放在join的左边，这样可以有效减少内存溢出错误发生的几率；再进一步，可以使用map join让小的维度表（1000条以下的记录条数）先进内存。在map端完成reduce。
实际测试发现：新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。
4.大表Join大表
（1）空key过滤
有时join超时是因为某些key对应的数据太多，而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上，从而导致内存不够。此时我们应该仔细分析这些异常的key，很多情况下，这些key对应的数据是异常数据，我们需要在SQL语句中进行过滤。例如key对应的字段为空
（2）空key转化
有时虽然某个key为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在join的结果中，此时我们可以表中key为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的reducer上。
5.MapJoin
如果不指定MapJoin或者不符合MapJoin的条件，那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join，即：在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在map端进行join，避免reducer处理。
（1）设置自动选择Mapjoin
set hive.auto.convert.join = true; 默认为true
（2）大表小表的阈值设置（默认25M一下认为是小表）：
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;
6.Group By
默认情况下，Map阶段同一Key数据分发给一个reduce，当一个key数据过大时就倾斜了。并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成，很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合，最后在Reduce端得出最终结果。
1．开启Map端聚合参数设置
（1）是否在Map端进行聚合，默认为True
hive.map.aggr = true
（2）在Map端进行聚合操作的条目数目
hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000
（3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）
hive.groupby.skewindata = true
当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个MR Job。第一个MR Job中，Map的输出结果会随机分布到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。
7.Count(Distinct) 去重统计
数据量小的时候无所谓，数据量大的情况下，由于COUNT DISTINCT操作需要用一个Reduce Task来完成，这一个Reduce需要处理的数据量太大，就会导致整个Job很难完成，一般COUNT DISTINCT使用先GROUP BY再COUNT的方式替换，虽然会多用一个Job来完成，但在数据量大的情况下，这个绝对是值得的，子句过滤重复的数据，在hive中其实也是发生在reduce阶段。
案例：
Explain
select distinct s_age from user_info;
select s_age from user_info Group by s_age;
8.笛卡尔积
尽量避免笛卡尔积，join的时候不加on条件，或者无效的on条件，Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积。
9.行列过滤
列处理：在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。
行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤，比如：
（1）测试先关联两张表，再用where条件过滤
hive> select o.id from bigtable b join ori o on o.id = b.id where o.id <= 10;
Time taken: 24.203 seconds, Fetched: 100 row(s)
（2）通过子查询后，再关联表
hive> select b.id from bigtable b join (select id from ori where id <= 10 ) o on b.id = o.id;
Time taken: 20.024 seconds, Fetched: 100 row(s)
案例where子句过滤
Explain：select * from user_info where s_age=30 and s_sex="女" limit 10 ;现在按照年龄分组后统计年龄小于30岁同时组内个数大于20的数据
优化前
Select count(s_age) from (
Select s_age,count(1) num
From user_info
Group by s_age
) a
Where s_age<30 and num>20
优化后
select count(s_age)
From
(Select s_age ,count(1) num from user_info
Where s_age<30
Group by s_age
Having num>20
) a
（3）having子句过滤
having子句发生在数据聚合后，在reduce端做
select count(1) num from user_info_txt group by s_age having num>10 limit 10;
10.动态分区调整
关系型数据库中，对分区表Insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive中也提供了类似的机制，即动态分区(Dynamic Partition)，只不过使用Hive的动态分区，需要进行相应的配置。
（1）开启动态分区功能（默认true，开启） hive.exec.dynamic.partition=true
（2）设置非严格模式（动态分区模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区，nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。）hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
（3）在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区。
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000
（4）在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区。该参数需要根据实际的数据来设定。比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100
（5）整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS文件。
hive.exec.max.created.files=100000
（6）当有空分区生成时，是否抛出异常。一般不需要设置。
hive.error.on.empty.partition=false
