Hive调优，
1. join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。
当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫 描最后的表进行计算。
2. 用order by代替distinct，后者会导致reducer变成一个，导致效率低下。
3. 在where字句中增加分区过滤器。
4. 当可以使用left semi join 语法时不要使用inner join，前者效率更高。原因：对于左表中指定的一条记录，一旦在右表中找到立即停止扫描。
5. 如果所有表中有一张表足够小，则可置于内存中，这样在和其他表进行连接的时候就能完成匹配，省略掉reduce过程。设置属性即可实现，set hive.auto.covert.join=true; 用户可以配置希望被优化的小表的大小 set hive.mapjoin.smalltable.size=2500000; 如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中。
6. 同一种数据的多种处理：从一个数据源产生的多个数据聚合，无需每次聚合都需要重新扫描一次。
例如：insert overwrite table student select * from employee; insert overwrite table person select * from employee;
可以优化成：from employee insert overwrite table student select * insert overwrite table person select *
7. limit调优：limit语句通常是执行整个语句后返回部分结果。set hive.limit.optimize.enable=true;
8. 开启并发执行。某个job任务中可能包含众多的阶段，其中某些阶段没有依赖关系可以并发执行，开启并发执行后job任务可以更快的完成。设置属性：set hive.exec.parallel=true;
9. hive提供的严格模式，禁止3种情况下的查询模式。
a：当表为分区表时，where字句后没有分区字段和限制时，不允许执行。
b：当使用order by语句时，必须使用limit字段，因为order by 只会产生一个reduce任务。
c：限制笛卡尔积的查询。
10. 合理的设置map和reduce数量。
11. jvm重用。可在hadoop的mapred-site.xml中设置jvm被重用的次数