1. map阶段输出数据压缩 ，在这个阶段，优先选择一个低CPU开销的算法。

set hive.exec.compress.intermediate=true
set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
set mapred.map.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec;

2. 对最终输出结果压缩

set hive.exec.compress.output=true
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

## 当然，也可以在hive建表时指定表的文件格式和压缩编码

结论，一般选择orcfile/parquet + snappy 方式

3.合理利用分区分桶

分区是将表的数据在物理上分成不同的文件夹，以便于在查询时可以精准指定所要读取的分区目录，从来降低读取的数据量

分桶是将表数据按指定列的hash散列后分在了不同的文件中，将来查询时，hive可以根据分桶结构，快速定位到一行数据所在的分桶文件，从来提高读取效率

4.hive参数优化

// 让可以不走mapreduce任务的，就不走mapreduce任务
hive> set hive.fetch.task.conversion=more;
// 开启任务并行执行
set hive.exec.parallel=true;
// 解释：当一个sql中有多个job时候，且这多个job之间没有依赖，则可以让顺序执行变为并行执行(一般为用到union all的时候)
// 同一个sql允许并行任务的最大线程数
set hive.exec.parallel.thread.number=8;
// 设置jvm重用
// JVM重用对hive的性能具有非常大的 影响，特别是对于很难避免小文件的场景或者task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。jvm的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成千上万个task任务的情况。
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=10;
// 合理设置reduce的数目
// 方法1：调整每个reduce所接受的数据量大小
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; (500M)
// 方法2：直接设置reduce数量
set mapred.reduce.tasks = 20
// map端聚合，降低传给reduce的数据量
set hive.map.aggr=true
// 开启hive内置的数倾优化机制
set hive.groupby.skewindata=true

5.sql优化

1where条件优化

优化前(关系数据库不用考虑会自动优化)

select m.cid,u.id from order m join customer u on( m.cid =u.id )where m.dt='20180808';

优化后(where条件在map端执行而不是在reduce端执行)

select m.cid,u.id from (select * from order where dt='20180818') m join customer u on( m.cid =u.id);

2union优化

尽量不要使用union (union 去掉重复的记录)而是使用 union all 然后在用group by 去重

3.count distinct优化

不要使用count (distinct cloumn) ,使用子查询

select count(1) from (select id from tablename group by id) tmp;

4.用in 来代替join

如果需要根据一个表的字段来约束另为一个表，尽量用in来代替join . in 要比join 快

select id,name from tb1 a join tb2 b on(a.id = b.id);
select id,name from tb1 where id in(select id from tb2);

5优化子查询

消灭子查询内的 group by 、 COUNT(DISTINCT)，MAX，MIN。可以减少job的数量。

6 join 优化ew

Common/shuffle/Reduce JOIN 连接发生的阶段，发生在reduce 阶段， 适用于大表 连接 大表(默认的方式)

Map join ：连接发生在map阶段 ， 适用于小表 连接 大表

大表的数据从文件中读取

小表的数据存放在内存中(hive中已经自动进行了优化，自动判断小表，然后进行缓存)

set hive.auto.convert.join=true;

SMB join

Sort -Merge -Bucket Join 对大表连接大表的优化，用桶表的概念来进行优化。在一个桶内发生笛卡尔积连接(需要是两个桶表进行join)

set hive.auto.convert.sortmerge.join=true;
set hive.optimize.bucketmapjoin = true;
set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge = true;
set hive.auto.convert.sortmerge.join.noconditionaltask=true;

6.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。

原因：某个reduce的数据输入量远远大于其他reduce数据的输入量

1.sql本身导致的倾斜

1)group by

如果是在group by中产生了数据倾斜，是否可以讲group by的维度变得更细，如果没法变得更细，就可以在原分组key上添加随机数后分组聚合一次，然后对结果去掉随机数后再分组聚合

在join时，有大量为null的join key，则可以将null转成随机值，避免聚集

2)count(distinct)

情形：某特殊值过多

后果：处理此特殊值的 reduce 耗时；只有一个 reduce 任务

解决方式：count distinct 时，将值为空的情况单独处理，比如可以直接过滤空值的行，

在最后结果中加 1。如果还有其他计算，需要进行 group by，可以先将值为空的记录单独处理，再和其他计算结果进行 union。

3)不同数据类型关联产生数据倾斜

情形：比如用户表中 user_id 字段为 int，log 表中 user_id 字段既有 string 类型也有 int 类型。当按照 user_id 进行两个表的 Join 操作时。

后果：处理此特殊值的 reduce 耗时；只有一个 reduce 任务

默认的 Hash 操作会按 int 型的 id 来进行分配，这样会导致所有 string 类型 id 的记录都分配

到一个 Reducer 中。

解决方式：把数字类型转换成字符串类型

select * from users a
left outer join logs b
on a.usr_id = cast(b.user_id as string)

4)mapjoin

2业务数据本身的特性(存在热点key)

join的每路输入都比较大，且长尾是热点值导致的，可以对热点值和非热点值分别进行处理，再合并数据

3key本身分布不均,可以在key上加随机数，或者增加reduceTask数量

开启数据倾斜时负载均衡 :set hive.groupby.skewindata=true;

思想：就是先随机分发并处理，再按照 key group by 来分发处理。

操作：当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MRJob。

第一个 MRJob 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 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 GroupBy 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 MRJob 再根据预处理的数据结果按照 GroupBy Key 分布到 Reduce 中(这个过程可以保证相同的原始 GroupBy Key 被分布到同一个 Reduce 中)，最后完成最终的聚合操作。

4控制空值分布

将为空的 key 转变为字符串加随机数或纯随机数，将因空值而造成倾斜的数据分不到多个 Reducer。

注：对于异常值如果不需要的话，最好是提前在 where 条件里过滤掉，这样可以使计算量大大减少

7.合并小文件

小文件的产生有三个地方，map输入，map输出，reduce输出，小文件过多也会影响hive的分析效率：

设置map输入的小文件合并

set mapred.max.split.size=256000000;
//一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
//一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
//执行Map前进行小文件合并
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数：

//设置map端输出进行合并，默认为true
set hive.merge.mapfiles = true
//设置reduce端输出进行合并，默认为false
set hive.merge.mapredfiles = true
//设置合并文件的大小
set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000
//当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge。
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000

8.查看sql的执行计划

explain sql

学会查看sql的执行计划，优化业务逻辑 ，减少job的数据量。