1.开启Fetch抓取
Hive优化(十四)- Fetch抓取（Hive可以避免进行MapReduce）
2.使用本地模式
3.表的优化
4.数据倾斜
Hive优化(五)-避免数据倾斜
某一个reduce处理数据量太大，产生处理效率降低。
1)map个数的设置
blocksize minsplit maxsplit
max（minsplit ，min（blocksize ，maxsplit））
set dfs.blocksize;
- 2）map是不是越多越好
对于小文件，要进行合并操作
- 3）是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？
reduce的设置
1）recude是不是越多越好
不是，浪费资源
如何有效的设置reduce个数
如果指定分区，最好按照指定分区的个数进行设置
如果动态分区，需要自己按照数据量的大小进行尝试分区
5.并行执行
6.严格模式
7.JVM重用
- JVM重用是Hadoop调优参数的内容，其对Hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免
小文件的场景或task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。 - Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销，尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。
JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间，具体多少需要根据具体业务场景测试得出。
<property>
<name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
<value>10</value>
<description>How many tasks to run per jvm. If set to -1, there is
no limit.
</description>
</property>
这个功能的缺点是，开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽，以便进行重用，直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话，那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用，直到所有的task都结束了才会释放。
8.推测执行
9.压缩
待续，有需要可以关注我，哈哈哈!
