尽量将小表放在join的左边，我们使用的Hive-0.90,所以是自动转化的，既把小表自动装入内存，执行map side join(性能好), 这是由参
一、 hive join优化
1. 尽量将小表放在join的左边，我们使用的hive-0.90,所以是自动转化的，既把小表自动装入内存，执行map side join(性能好), 这是由参数hive.auto.convert.join=true 和hive.smalltable.filesize=25000000l）参数控制（默认是25m），如果表文件大小在25m左右，可以适当调整此参数，进行map side join，避免reduce side join。 也可以显示声明进行map join：特别适用于小表join大表的时候，select /*+ mapjoin(b) */ a.key, a.value from a join b on a.key = b.key
2. 注意带表分区的join， 如：
select a.val, b.val from a left outer join b on (a.key=b.key) where a.ds=’2009-07-07′ and b.ds=’2009-07-07′
因为hive是先join再where的，所以如果在b中找不到a表的记录，，b表中的所以列都会列出null，包括ds列，这样left outer的查询结果与where子句无关了，解决办法：
select a.val, b.val from a left outer join b on (a.key=b.key and b.ds=’2009-07-07′ and a.ds=’2009-07-07′)
3. 怎样写exist/in子句？
hive不支持where子句中的子查询，sql常用的exist in子句需要改写。这一改写相对简单。考虑以下sql查询语句：
select a.key, a.value from a where a.key in (select b.key from b);
可以改写为
select a.key, a.value from a left outer join b on (a.key = b.key) where b.key null;
一个更高效的实现是利用left semi join改写为：
select a.key, a.val from a left semi join b on (a.key = b.key);
4. hive join只支持等值连接，不支持非等值连接。
5. 合理的使用map join， 场合：小表a join 大表，
二、 合理设置map与reduce的个数。
1、如何合并小文件，减少map数？
如果一个表中的map数特别多，可能是由于文件个数特别多，而且文件特别小照成的，可以进行如下操作，合并文件，：
set mapred.max.split.size=100000000; // 100m
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.combinehiveinputformat; // 合并小文件
2、如何适当的增加map数？
如果表a只有一个文件，大小为120m，包含几千万记录，可以考虑用多个map任务完成
set mapred.reduce.tasks=10;
create table a_1 as
select * from a
distribute by rand(123); //将a表的记录，随机的分散到包含10个文件的a_1表中
3、hive如何确定reduce数， reduce的个数基于以下参数设定：
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1g）
hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999）
计算reducer数的公式很简单n=min(参数2，总输入数据量/参数1)
即，如果reduce的输入（map的输出）总大小不超过1g,那么只会有一个reduce任务；所以调整以下参数：
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; （500m）
set mapred.reduce.tasks = 15;
三、 如果设计和使用bucket,
buckets 对指定列计算 hash，根据 hash 值切分数据，目的是为了并行，每一个 bucket 对应一个文件。 将 user 列分散至 32 个 bucket， 首先对 user 列的值计算 hash，对应 hash 值为 0 的 hdfs 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=us/part-00000； hash 值为 20 的 hdfs 目录为：/wh/pvs/ds=20090801/ctry=us/part-00020
所用场合：对某一列进行分区，比如对用户id进行分区，例如：
create table weblog (user_id int, url string, source_ip string)
> partitioned by (dt string)
> clustered by (user_id) into 96 buckets; // 按照日期分区后，再按照user_id把日志放在96个篮子里。插入数据的时候：
hive> set hive.enforce.bucketing = true;
hive> from raw_logs
> insert overwrite table weblog
> partition (dt=’2009-02-25′)
> select user_id, url, source_ip where dt=’2009-02-25′
四、 count(distinct)
当count distinct 的记录非常多的时候，设置以下两个参数：
hive> hive.map.aggr = true
hive> set hive.groupby.skewindata=true;
hive> select count (distinct gid) from cookie_label_summary where i_date=20130924;
五、 group by
group by的方法是在reduce做一些操作，这样会导致两个问题：
map端聚合，提前一部分计算：hive.map.aggr = true 同时设置间隔：hive.groupby.mapaggr.checkinterval
均衡处理：hive.groupby.skewindata
这是针对数据倾斜的，设为ture的时候，任务的reduce会把原来一个job拆分成两个，第一个的job中reduce处理处理不同的随即分发过来的key的数据，生成中间结果，再由最后一个综合处理。
六、 order by, sort by ,dristribute by,cluster by
1、 order by vs sort by： order by是在全局的排序，只用一个reduce去跑，所以在set hive.mapred.mode=strict 模式下，order by 必须limit，否则报错。sort by只保证同一个reduce下排序正确。
2、 distribute by with sort by: distribute by 是按指定的列把map 输出结果分配到reduce里。所以经常和sort by 来实现对某一字段的相同值分配到同一个reduce排序。
3、 cluster by 实现了distribute by+ sort by 的功能
Hive 的详细介绍：请点这里
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