hive 调优

hive 本地模式

根据数据量的大小，可以开启hive的本地模式：hive.exec.mode.local.auto 

该参数的默认值为false。

也可以把该属性配置到hive-site.xml中。

hive并行执行

hive并行执行，hive可以把一个查询转化成一个或者多个阶段，这些阶段并不是完全相互依赖的，也就是说有些阶段是可以并行执行的，这样就可以使整个job的执行时间变短。通过设置参数 mapred.exec.parallel 参数的值为true，就可以开启job的并行执行。

hive严格模式

如果要防止用户执行那些可能产生意想不到的查询的行为，可以设置参数 hive.mapred.mode 为strict。通过设置 set hive.mapred.mode=strict。可以禁止用户3中行为。

1：对于分区表，除非where子句中有分区字段的查询限制，负责不允许执行。

2：对于order by 语句必须增加limit限制，防止reduce界面额外执行很长的时间。

3：限制笛卡尔积的查询，join 语句中必须有on条件限制，负责不允许执行。

调整mapper，reducer个数

hive把查询划分成一个或者多个mapreduce任务达到并行的目的。确定合适的mapper，reducer个数，需要参考数据的数据量大小，以及执行的操作。

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer这个参数也可以控制reduce 的个数。

mapred.reduce.tasks可是吧reduce个数设置为一个固定的值。

hive.exec.reducers.max可以这是job最大允许的task的个数。

多个group by 组装到多个mapredec任务中 通过这是 hive.mulitgroupby.singlemr 参数为true。（如果这些group by 中使用相同的key，这个优化将会生效）

虚拟列

一种用户将要划分的输入的文件名，另外一种用于文件内的块的偏移量。当hive产生非预期，或者null的结果时，可以通过虚拟列诊断查询。通过查询这写列，可以定位到那个文件，那行数据。