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Hive如果不用参数调优，在map和reduce端应该做什么

1、map阶段优化

Map阶段的优化，主要是确定合适的map数。那么首先要了解map数的计算公式

num_reduce_tasks = min[${hive.exec.reducers.max},
(${input.size}/${hive.exec.reducers.bytes.per.reducer})]

mapred.min.split.size: 指的是数据的最小分割单元大小；min的默认值是1B
mapred.max.split.size: 指的是数据的最大分割单元大小；max的默认值是256MB
dfs.block.size: 指的是HDFS设置的数据块大小。个已经指定好的值，而且这个参数默认情况下hive是识别不到的。
通过调整max可以起到调整map数的作用，减小max可以增加map数，增大max可以减少map数。需要提醒的是，直接调整mapred.map.tasks这个参数是没有效果的。

2、reduce阶段优化

reduce阶段，是指前面流程图中的reduce phase（实际的reduce计算）而非图中整个reduce task。Reduce阶段优化的主要工作也是选择合适的reduce task数量, 与map优化不同的是，reduce优化时，可以直接设置mapred.reduce.tasks参数从而直接指定reduce的个数。

num_reduce_tasks = min[${hive.exec.reducers.max},
(${input.size}/${hive.exec.reducers.bytes.per.reducer})]

hive.exec.reducers.max ：此参数从Hive 0.2.0开始引入。在Hive 0.14.0版本之前默认值是999；而从Hive 0.14.0开始，默认值变成了1009，这个参数的含义是最多启动的Reduce个数

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer ：此参数从Hive 0.2.0开始引入。在Hive 0.14.0版本之前默认值是1G(1,000,000,000)；而从Hive 0.14.0开始，默认值变成了256M(256,000,000)，可以参见HIVE-7158和HIVE-7917。这个参数的含义是每个Reduce处理的字节数。比如输入文件的大小是1GB，那么会启动4个Reduce来处理数据。

也就是说，根据输入的数据量大小来决定Reduce的个数，默认Hive.exec.Reducers.bytes.per.Reducer为1G，而且Reduce个数不能超过一个上限参数值，这个参数的默认取值为999。所以我们可以调整
Hive.exec.Reducers.bytes.per.Reducer来设置Reduce个数。

注意：

Reduce的个数对整个作业的运行性能有很大影响。如果Reduce设置的过大，那么将会产生很多小文件，对NameNode会产生一定的影响，而且整个作业的运行时间未必会减少；如果Reduce设置的过小，那么单个Reduce处理的数据将会加大，很可能会引起OOM异常。
如果设置了 mapred.reduce.tasks/mapreduce.job.reduces 参数，那么Hive会直接使用它的值作为Reduce的个数；
如果mapred.reduce.tasks/mapreduce.job.reduces的值没有设置（也就是-1），那么Hive会根据输入文件的大小估算出Reduce的个数。根据输入文件估算Reduce的个数可能未必很准确，因为Reduce的输入是Map的输出，而Map的输出可能会比输入要小，所以最准确的数根据Map的输出估算Reduce的个数。

Hive SQL优化处理

优化的根本思想

尽早尽量过滤数据，减少每个阶段的数据量
减少job数
解决数据倾斜问题

1、Map Join

如果不指定 MapJoin 或者不符合 MapJoin 的条件，那么 Hive 解析器会将 Join 操作转换成 Common
Join，即：在 Reduce 阶段完成 join。容易发生数据倾斜。可以用MapJoin把小表全部加载到内存在 map
端进行 join，避免 reducer 处理。

2、行列过滤

列处理：在 SELECT 中，只拿需要的列，如果有，尽量使用分区过滤，少用 SELECT *。
行处理：在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在 Where 后面，那么就会先全表
关联，之后再过滤。

3、多采用分桶技术

4、结合实际环境合理设置 Map 数

通常情况下，作业会通过 input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有：input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小；
map数不是越多越好；
如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小 128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个 map 任务来完成，而一个 map 任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的 map 数是受限的。
解决这个问题需要减少map数。
并不是每个map处理接近128m的文件块就是完美的；比如有一个 127m 的文件，正常会用一个 map 去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果 map 处理的逻辑比较复杂，用一个 map 任务去做，肯定也比较耗时。解决这个问题需要增加map数。

5、合并大量小文件

在Map执行前合并小文件，可以减少Map数：CombineHiveInputFormat 具有对小文件进行合并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat 没有对小文件合并功能。

6、设置合理的Reduce数

Reduce 个数也并不是越多越好

过多的启动和初始化 Reduce 也会消耗时间和资源；
有多少个 Reduce，就会有多少个输出文件，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题；
在设置Reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的 Reduce 数；使单个Reduce 任务处理数据量大小要合适。

7、输出合并小文件常用参数

SET hive.merge.mapfiles = true; -- 默认 true，在 map-only 任务结束时合并小文件
SET hive.merge.mapredfiles = true; -- 默认 false，在 map-reduce 任务结束时合并小文件
SET hive.merge.size.per.task = 268435456; -- 默认 256M
SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 16777216; -- 当输出文件的平均大小小于 16m 该值时，
启动一个独立的 map-reduce 任务进行文件 merge

8、开启 map 端 combiner（不影响最终业务逻辑）

# 开启命令
set hive.map.aggr=true；

9、中间结果压缩

设置 map 端输出、中间结果压缩。（不完全是解决数据倾斜的问题，但是减少了 IO 读写和网络传输，能提高很多效率）

Hive分区和分桶的区别

1、定义上

分区

Hive的分区使用HDFS的子目录功能实现。每一个子目录包含了分区对应的列名和每一列的值。
Hive的分区方式：由于Hive实际是存储在HDFS上的抽象，Hive的一个分区名对应一个目录名，子分区名就是子目录名，并不是一个实际字段。所以可以这样理解，当我们在插入数据的时候指定分区，其实就是新建一个目录或者子目录，或者在原有的目录上添加数据文件。

注意：

partitned by子句中定义的列是表中正式的列（分区列），但是数据文件内并不包含这些列。

# 创建分区表
create table student(
id int,
name string,
age int,
address string
)
partitioned by (dt string,type string) # 制定分区
row format delimited fields terminated by '\t' # 指定字段分隔符为tab
collection items terminated by ',' # 指定数组中字段分隔符为逗号
map keys terminated by ':' # 指定字典中KV分隔符为冒号
lines terminated by '\n' # 指定行分隔符为回车换行
stored as textfile # 指定存储类型为文件
;
# 将数据加载到表中（此时时静态分区）
load data local inpath '/root/student.txt' into test.student partition(class='一
班');

分桶：

分桶表是在表或者分区表的基础上，进一步对表进行组织，Hive使用对分桶所用的值；
进行hash，并用hash结果除以桶的个数做取余运算的方式来分桶，保证了每个桶中都有数据，但每个桶中的数据条数不一定相等。

注意：

创建分区表时：
可以使用distribute by(sno) sort by(sno asc) 或是使用clustered by(字段)当排序和分桶的字段相同的时候使用cluster by，就等同于分桶+排序(sort)

# 创建分桶表
create table student(
id int,
name string,
age int,
address string
)
clustered by(id) sorted by(age) into 4 buckets
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile;
# 开启分桶
set hive.enforce.bucketing = true;
# 插入数据
insert overwrite table studentselect id ,name ,age ,address from employees;
# 也可以用另一种插入方式
load data local inpath '/root/student.txt' into test.student;