hive的优化，

hive的优化，

-》大表拆分成小表
-》包含临时表、分区表、外部表
-》sql语句：
-》优化sql：复杂的sql-》子查询+join -》简化，拆分成多个简单的语句
join、filter：先过滤再join


-》设置map和reduce的个数
reduce数目：可以参数进行设置
-》hive： set mapreduce.job.reduces=<number>
-》MR：job.setNumReduceTasks(tasks);
**map的数量：
Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))
blocksize：128M

**代码块中
FileInputFormat.setMaxInputSplitSize(job, size);
FileInputFormat.setMinInputSplitSize(job, size);
-》通过spilt切片的大小来改变map任务数

-》开启并行化执行，默认是false
hive.exec.parallel


-》设置同时运行job的数目，根据集群设置，默认是8
hive.exec.parallel.thread.number


-》jvm重用
mapreduce.job.jvm.numtasks默认是1，运行一个job会启动一个jvm上运行

-》 推测执行：
缺点：会消耗更多的资源，一般不建议开启，有可能数据会重复写入，造成异常

-》hive本地模式：
hive的本地模式hive.exec.mode.local.auto默认是false
hive底层运行的hadoop集群中的资源，yarn调度，本地模式不会再集群所有机器上运行，会选一台作为本地运行，一般处理小数据量级的数据速度回很快
限制：job输入的数据不能大于128M，map的个数不能超过4个，默认reduce数目 1个