谓词下推(Predicate pushdown)
空key转换
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a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。例如：
案例测试：
不随机分布空null值：
（1）设置5个reduce个数
set mapreduce.job.reduces = 5;
（2）JOIN两张表
insert overwrite table jointable
select n.* from nullidtable n left join bigtable b on n.id = b.id;
结果：如下图所示，可以看出来，出现了数据倾斜，某些reducer的资源消耗远大于其他reducer。
随机分布空null值：
（1）设置5个reduce个数
set mapreduce.job.reduces = 5;
（2）JOIN两张表
insert overwrite table jointable
select n.* from nullidtable n full join bigtable o on nvl(n.id,rand()) = o.id;
结果：如下图所示，可以看出来，消除了数据倾斜，负载均衡reducer的资源消耗
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）开启MapJoin参数设置
（1）设置自动选择Mapjoin（默认为true）
set hive.auto.convert.join = true;
（2）大表小表的阈值设置（默认25M以下认为是小表）：
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;
2）MapJoin工作机制
案例测试：
（1）开启Mapjoin功能（默认为true）
set hive.auto.convert.join = true;
（2）执行小表JOIN大表语句
注意：此时小表(左连接)作为主表，所有数据都要写出去，因此此时会走reduce，mapjoin失效
insert overwrite table jointable
select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from smalltable s
left join bigtable b
on s.id = b.id;
Time taken: 24.594 seconds
（3）执行大表JOIN小表语句
insert overwrite table jointable
select b.id, b.t, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
from bigtable b
left join smalltable s
on s.id = b.id;
Time taken: 24.315 seconds
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）
set hive.map.aggr = true
（2）在Map端进行聚合操作的条目数目
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000
（3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）
set hive.groupby.skewindata = true
案例测试：
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
虽然能解决数据倾斜，但是不能让运行速度变快，这是为了保证集群的安全和健壮性，可以有效的避免高峰期时，由于数据倾斜导致的服务器宕机
hive (default)> select deptno from emp group by deptno;
Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 23.68 sec HDFS Read: 19987 HDFS Write: 9 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 23 seconds 680 msec
优化以后
hive (default)> set hive.groupby.skewindata = true;
hive (default)> select deptno from emp group by deptno;
Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 28.53 sec HDFS Read: 18209 HDFS Write: 534 SUCCESS
Stage-Stage-2: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 38.32 sec HDFS Read: 15014 HDFS Write: 9 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 1 minutes 6 seconds 850 msec
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，但是需要注意group by造成的数据倾斜问题（比如count，可以先count group之后的数据，再sum）
案例测试：
（1）创建一张大表
hive (default)> create table bigtable(
。。。
)
row format delimited fields terminated by '\t';
（2）加载数据
hive (default)> load data local inpath '/opt/module/datas/bigtable' into table bigtable;
（3）设置5个reduce个数
set mapreduce.job.reduces = 5;
（4）执行去重id查询
hive (default)> select count(distinct (id)) from bigtable;
Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 7.12 sec HDFS Read: 120741990 HDFS Write: 7 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 7 seconds 120 msec
OK
c0
99947
Time taken: 23.607 seconds, Fetched: 1 row(s)
（5）采用GROUP by去重id
hive (default)> select count(id) from (select id from bigtable group by id) a;
Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 5 Cumulative CPU: 17.53 sec HDFS Read: 120752703 HDFS Write: 580 SUCCESS
Stage-Stage-2: Map: 1 Reduce: 1 Cumulative CPU: 4.29 sec2 HDFS Read: 9409 HDFS Write: 7 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 21 seconds 820 msec
OK
_c0
99947
Time taken: 50.795 seconds, Fetched: 1 row(s)
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，可以保证集群平稳