1 本地模式
0.7版本后Hive开始支持任务执行选择本地模式(local mode)。
大多数的Hadoop job是需要hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据的。不过，有时hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间会明显被缩短。
如此一来，对数据量比较小的操作，就可以在本地执行，这样要比提交任务到集群执行效率要快很多。
配置如下参数，可以开启Hive的本地模式：
set hive.exec.mode.local.auto=true;(默认为false)
当一个job满足如下条件才能真正使用本地模式：
- job的输入数据大小必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max(默认128MB)
- job的map数必须小于参数：hive.exec.mode.local.auto.tasks.max(默认4)
- job的reduce数必须为0或者1
2 LIMIT调整
LIMIT语句经常会使用，不过，一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。有一个配置属性可以开启，避免这种情况：对数据源进行抽样。
hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数
缺点：有可能部分数据永远不会被处理到
3 将大表放后
Hive假定查询中最后的一个表是大表。它会将其它表缓存起来，然后扫描最后那个表。
因此通常需要将小表放前面。
4 使用相同的连接键
当对3个或者更多个表进行join连接时，如果每个on子句都使用相同的连接键的话，那么只会产生一个MapReduce job。
5 尽量尽早地过滤数据
减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段。
6 尽量原子化操作
尽量避免一个SQL包含复杂逻辑，可以使用中间表来完成复杂的逻辑。
7 并行执行
hive会将一个查询转化为一个或多个阶段，包括：MapReduce阶段、抽样阶段、合并阶段、limit阶段等。默认情况下，一次只执行一个阶段。 不过，如果某些阶段不是互相依赖，是可以并行执行的。
set hive.exec.parallel=true,可以开启并发执行。 set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度，默认为8。
会比较耗系统资源。
8 数据倾斜
表现：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。
单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。
原因
- key分布不均匀
- 业务数据本身的特性
- 建表时考虑不周
- 某些SQL语句本身就有数据倾斜
| 关键词 | 情形 | 后果 |
|---|---|---|
| join | 其中一个表较小，但是key集中 | 分发到某一个或几个Reduce上的数据远高于平均值 |
| join | 大表与大表，但是分桶的判断字段0值或空值过多 | 这些空值都由一个reduce处理，非常慢 |
| group by | group by 维度过小，某值的数量过多 | 处理某值的reduce非常耗时 |
| count distinct | 某特殊值过多 | 处理此特殊值reduce耗时 |
解决方案：
参数调节
hive.map.aggr=true