1.大小表join（数据倾斜，包括笛卡尔积）优化，小表写在前面（小表大表谁在前区别不大），0.7版本前需要在sql中写/+mapjoin(small_tablename)/，之后版本 set hive.auto.convert.join=true; 即可自动转换，写不写/+mapjoin(small_tablename)/没有区别。
脚本开头写：
set hive.auto.convert.join=true;
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; – 小于25mb为小表
2.Hive除了支持MapReduce计算引擎，还支持Spark和Tez这两种分布式计算引擎。据我观察，跑HQL时，CPU使用率很高，而内存使用率很低（不到30%），可以将一些HQL脚本改为Spark计算引擎。
脚本开头写：
set hive.execution.engine=spark;
3.如果要实现in/exists/like in等，用左半连接替代，效率会有极大提升，但是条件只能写在on后，select where后都不能有关于右表的条件。
LEFT SEMI JOIN
4.在hue中可以使用impala/hive等编辑器，impala与hive的sql基本一致，且impala比hive快很多，若想快速进行交互式数据分析建议用impala。impala与hive区别见下：
4.1展示分区时，impala显示信息更多，包括表大小等；
show partitions xx;
4.2 impala中on可以只有不对等条件，hive不行；
4.3 hive插入数据与表字段类型不一致可隐形转换，impala不行；
4.4 impala中不可以写set配置，hive可以。
5.在hue中使用hive编辑器时，可以配置参数，速度会快很多。
set hive.auto.convert.join=true;
set hive.execution.engine=spark;
用完后不要忘记换回mr，不然会一直占用资源：
set hive.execution.engine=mr;
6.判断数据倾斜：
大量相同的key被分配到一个reduce里，造成一个reduce任务累死，其他reduce闲死。查看进度，长时间停留在99%或100%，只有少量reduce子任务未完成。
7.如有需要，使用sum/count/max/min等UDAF或自定义函数，使表在map端汇总合并优化，减少数据倾斜情况。
8.目前我们使用的是Hive 2.1.1，如果后续升级到2.3（最好3.0）后，可以使用物化视图对一些中间表进行优化。
9.配置汇总：
每个配置参数都要搞清楚什么意思，不要单纯的复制粘贴，也不要投鼠忌器，什么都不加，要根据SQL和表情况选择合适的配置。
set hive.mapred.mode=nonstrict; – 如果为严格，将禁止三种类型的查询，自行百度。
set hive.exec.dynamic.partition=true; – 是否打开动态分区
set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; – 打开动态分区后，使用不严格模式
set hive.auto.convert.join=true; – 是否开启自动转换
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000; – 小于25mb 为小表
set hive.exec.parallel=true; – 是否开启并发提交
set hive.execution.engine=spark; – 设置计算引擎为spark，默认mr
– set mapreduce.job.priority=high; – 设置mr job的优先级
– set hive.auto.convert.join=false; – 与下面配套使用
– set hive.ignore.mapjoin.hint=false; – 是否忽略mapjoin hint，当关闭自动转换时手写
– set hive.cli.print.current.db=true; – cli print 显示当前库 命令行里用的，跟脚本无关
