表的优化
Join
Join原则：
1）小表Join大表，
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Group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。
2）多个表关联时，最好分拆成小段，避免大sql（无法控制中间Job）
3）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，操作如下：
环境准备：
create table ori(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
create table nullidtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
create table jointable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/home/admin/modules/apache-hive-1.2.2-bin/hive_big_table/*' into table ori;
load data local inpath '/home/admin/modules/apache-hive-1.2.2-bin/hive_have_null_id/*' into table nullidtable;
不过滤：
INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECT a.* FROM nullidtable a JOIN ori b ON a.id = b.id;
结果：
Table default.jointable stats: [numFiles=1, numRows=200001, totalSize=24409561, rawDataSize=24209560]
Time taken: 46.268 seconds
过滤：
INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECT a.* FROM (SELECT * FROM nullidtable WHERE id IS NOT NULL ) a JOIN ori b ON a.id = b.id;
结果：
Table default.jointable stats: [numFiles=1, numRows=200001, totalSize=24409561, rawDataSize=24209560]
Time taken: 35.636 seconds
（2）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：
不随机分布：
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;
INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECT a.*
FROM nullidtable a
LEFT JOIN ori b ON CASE WHEN a.id IS NULL THEN 'hive' ELSE a.id END = b.id;
结果：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：
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;
INSERT OVERWRITE TABLE jointable
SELECT a.*
FROM nullidtable a
LEFT JOIN ori b ON CASE WHEN a.id IS NULL THEN concat('hive', rand()) ELSE a.id END = b.id;
结果：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
set hive.auto.convert.join = true; 默认为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=25123456;
2）MapJoin工作机制
首先是Task A，它是一个Local Task（在客户端本地执行的Task），负责扫描小表b的数据，将其转换成一个HashTable的数据结构，并写入本地的文件中，之后将该文件加载到DistributeCache中。
接下来是Task B，该任务是一个没有Reduce的MR，启动MapTasks扫描大表a,在Map阶段，根据a的每一条记录去和DistributeCache中b表对应的HashTable关联，并直接输出结果。
由于MapJoin没有Reduce，所以由Map直接输出结果文件，有多少个Map Task，就有多少个结果文件。
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;
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。
Count(distinct)
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：
环境准备：
create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/home/admin/softwares/data/100万条大表数据（id除以10取整）/bigtable' into table bigtable;
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;
SELECT count(DISTINCT id) FROM bigtable;
结果：
c0
100001
Time taken: 35.49 seconds, Fetched: 1 row(s)
可以转换成：
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;
SELECT count(id) FROM (SELECT id FROM bigtable GROUP BY id) a;
结果：
Stage-Stage-1: Map: 1 Reduce: 4 Cumulative CPU: 13.07 sec HDFS Read: 120749896 HDFS Write: 464 SUCCESS
Stage-Stage-2: Map: 3 Reduce: 1 Cumulative CPU: 5.14 sec HDFS Read: 8987 HDFS Write: 7 SUCCESS
_c0
100001
Time taken: 51.202 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。
笛卡尔积
尽量避免笛卡尔积，即避免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。
使用分区剪裁、列剪裁
在SELECT中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用SELECT *。
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：
环境准备：
create table ori(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/home/admin/softwares/data/加递增id的原始数据/ori' into table ori;
load data local inpath '/home/admin/softwares/data/100万条大表数据（id除以10取整）/bigtable' into table bigtable;
先关联再Where：
SELECT a.id
FROM bigtable a
LEFT JOIN ori b ON a.id = b.id
WHERE b.id <= 10;
正确的写法是写在ON后面：先Where再关联
SELECT a.id
FROM ori a
LEFT JOIN bigtable b ON (a.id <= 10 AND a.id = b.id);
或者直接写成子查询：
SELECT a.id
FROM bigtable a
RIGHT JOIN (SELECT id
FROM ori
WHERE id <= 10
) b ON a.id = b.id;
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）开启动态分区参数设置
（1）开启动态分区功能（默认true，开启）
hive.exec.dynamic.partition=true
（2）设置为非严格模式（动态分区的模式，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