从接触hive到今天也快一年了。把工作中的用到一些经验例如以下：
1)牢记一点hive仅仅是一个基于hadoop的数据仓库工具，把sql转换成mapreduce，它的强项在于数据统计、方便灵活开发測试。对于复杂的etl逻辑建议用暂时表分阶段去处理或者编写mapreduce程序处理。
2)关注hive sql是否造成数据倾斜。 解决数据倾斜的办法。了解你的数据分布如：是否某些key是其它key的多倍。或者关联的key为空等等。
3)稳定的调度系统很重要。由于hive,tez执行的时候可能造成意外的错误，所以调度系统对已经上线的脚步自己主动重跑2,3遍就很的好。
4)perl,python脚步执行hql尽量一个脚步执行一段hql，对于意外发生的错误追数方便非常多。
5)尽量理解hql怎么转化成mapreduce的，有助于性能调优、排错等。
6)尽早的过滤数据。不单单指某条hql过滤数据。而是从总体架构中考虑怎样过滤数据。我们点击流日志每天17亿条(800G)左右的日志，选择过滤日志的方法就是，按日志类型拆分、一天一个分区、不同的业务类型拆分等相关手段。
这样按日汇总、按月汇总数据easy非常多。