1） 过滤掉脏数据：如果大key是无意义的脏数据，直接过滤掉。本场景中大key无实际意义，为非常脏数据，直接过滤掉。
2）数据预处理：数据做一下预处理，尽量保证join的时候，同一个key对应的记录不要有太多。
3） 增加reduce个数：如果数据中出现了多个大key，增加reduce个数，可以让这些大key落到同一个reduce的概率小很多。
4） 转换为mapjoin：如果两个表join的时候，一个表为小表，可以用mapjoin做。
5） 大key单独处理：将大key和其他key分开处理
6）hive.optimize.skewjoin：会将一个join sql 分为两个job。另外可以同时设置下hive.skewjoin.key，默认为10000。参考：
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Configuration+Properties
参数对full outer join无效。
7）调整内存设置：适用于那些由于内存超限内务被kill掉的场景。通过加大内存起码能让任务跑起来，不至于被杀掉。该参数不一定会明显降低任务执行时间。如：
setmapreduce.reduce.memory.mb=5120 ;
setmapreduce.reduce.java.opts=-Xmx5000M -XX:MaxPermSize=128m ;