《饮食男女》开头说：“人生不能像做菜，把所有的料都准备好了才下锅。”
但做大数据挖掘不一样，MapReduce 不同于人生，一定要把准备工作做好了，才能顺利运行后面的步骤。如果你的 HiveQL 代码没毛病，却一运行就出现 Fail 提示，可以看看，是不是少了下面哪项准备工作？
指定队列
set mapred.job.queue.name=queue01; //自己指定一个队列
在 HADOOP 中，队列的组织是一切的基础，决定了队列管理和资源分配，一定要在程序开头指定一个队列，注意任务和资源的平衡。
自动化 MapJoin
set hive.auto.convert.join=true;
这是一步优化操作，自动化了 MapJoin，之后我们就不需要在 query 中再写了。MapJoin 用于小表 Join 大表的场景，在大表通过 Mapper 时，小表会被完全放入内存中，Hive 会在 map 端进行连接，因为 Hive 可以和内存中的小表进行逐一匹配，从而省略掉 reduce 过程。
任务并行
set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.parallel.thread.number=100;
参数 hive.exec.parallel 控制着同一个 sql 中是否允许并行执行，默认为 false，设置为 true 则开启任务的并行执行。并通过设置 hive.exec.parallel.thread.number 来指定同一个 sql 允许并行运行的最大线程数。
设置超时时间
set mapred.task.timeout=600000000;
这里设置的是 Job 运行多久后会因超时而被 kill 掉，根据数据量而定。我目前工作中处理的数据有上亿条，维度近千，所以设置得比较大。
“健康监测”
set mapred.healthChecker.script.timeout=600000000;
这个参数的作用是，若检测到脚本在一定时间内无响应，那么 NodeHealthCheckerService 线程会将该节点的监控状态标注为 “unhealthy”。但 Hadoop 2.x 以后，参数 mapred.healthChecker.script.timeout 的名字已经改为 mapreduce.tasktracker.healthchecker.script.timeout，虽然原名还可用，最好还是使用新的参数名。
设置容量大小
set hive.tez.container.size=10240;
Tez 是 YARN 的作业模式，hive.tez.container.size 参数可设置堆的大小，即增大内存容量。由于 D12 计算机具有 28GB 内存，因此我们常使用 10GB (10240MB) 大小的容器。
设置聚集操作执行时机
set hive.map.aggr=false;
若将该参数设置为 true，则会在 mapper 端先进行 group by，然后执行 merge 操作，减少 reduce 要处理的数据量，效率更高但需要更多内存。若将该参数设置为 false，则把前面的步骤放在了 reduce 阶段再进行。
设置 reduce 个数
set mapred.reduce.tasks=500;
该参数用于设置 reduce 的任务个数，设置为500，即生成500个文件。根据具体数据量进行调整，使得单个 map 能处理合适的数据量。
在海量数据真正跑起来前，一般需要设置的几个参数就是以上提到的啦，具体每个参数需要设置成什么值，还要根据具体的数据量和时间、设备等条件来定，可以反复尝试进行优化。
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