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Hive是将符合SQL语法的字符串解析生成可以在Hadoop上执行的MapReduce的工具。使用Hive尽量按照分布式计算的一些特点来设计sql，和传统关系型数据库有区别，所以需要去掉原有关系型数据库下开发的一些固有思维。

基本原则：

1、尽量尽早地过滤数据，减少每个阶段的数据量,对于分区表要加分区，同时只选择需要使用到的字段

select ...

from A join B

on A.key = B.key

where A.userid > 10

 and B.userid < 10

 and A.dt = '2018-05-17'

 and B.dt = '2018-05-17';

改写为：

select ....

from

( select ....

from A

 where dt='2018-05-17'

 and userid > 10

) a

join

( select ....

from B

 where dt = '2018-05-17'

 and userid < 10

) b

on a.key = b.key;

2、分区表统计尽量使用分区

3、尽量避免一个SQL包含复杂逻辑

建议尽量使用中间表来完成复杂的逻辑处理。

4 、join操作

小表要注意放在join的左边（关系型数据库查询中里面很多都小表放在join的右边），否则会引起磁盘和内存的大量消耗

5、如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%

举例：

insert overwrite table tablename partition (dt= ....)

select ..... from (

 select ... from A

 union all

 select ... from B

 union all

 select ... from C

) t01

where ...;

改写为：

insert into table tablename partition (dt= ....)

select .... from A

WHERE ...;

insert into table tablename partition (dt= ....)

select .... from B

WHERE ...;

insert into table tablename partition (dt= ....)

select .... from C

WHERE ...;

6、写SQL要先了解数据本身的特点，如果有join ,group操作的话，要注意是否会有数据倾斜

如果出现数据倾斜，应当做如下处理：

set hive.exec.reducers.max=200;
set mapred.reduce.tasks = 200;---增大Reduce个数
set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000 ;--这个是group的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置
set hive.groupby.skewindata=true; --如果是group by过程出现倾斜 应该设置为true
set hive.skewjoin.key=100000; --这个是join的键对应的记录条数超过这个值则会进行分拆,值根据具体数据量设置
set hive.optimize.skewjoin=true;--如果是join 过程出现倾斜 应该设置为true

PS：Hive优化参数(写在执行语句前)

set hive.input.format = org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
set hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat=true;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize = 256000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node = 128000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack = 128000000;
set hive.merge.mapfiles = true;
set hive.merge.mapredfiles = true;
set hive.merge.size.per.task = 256000000;
set hive.merge.smallfiles.avgsize = 256000000;
set hive.exec.parallel = true;