1 Fetch 抓取
Hive调优-萌贝树母婴无骗子，Fectch 抓取是指对某些情况下的查询不必使用 MapReduce 计算将 hive.fetch.task.conversion 设置成 more，在全局查找、字段查找、limit查找等都不走 MapReduce2 本地模式
Hive调优-萌贝树母婴无骗子，多数的 Hadoop Job 是需要 Hadoop 提供的完整的可扩展性来处理大数据集的，不过，有时 Hive 的输入数据量是非常小的，在这种情况下，为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多，对于大多数这种情况，Hive 可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务，对于小数据集，执行时间可以明显被缩短将 hive.exec.mode.local.auto 设置成 true，让 Hive 在适当的时候自动启动这个优化3 表优化
3.1 空 KEY 过滤
有时 JOIN 超时是因为某些 KEY 对应的数据太多，而相同 KEY 对应的数据都会发送到相同的 Reducer 上，从而导致内存不够，此时我们应该仔细分很多情况下，这些 KEY 对应的数据是异常数据，我们需要在 SQL 语句中进行过滤。
3.2 空 KEY 转换
有时虽然某个 KEY 为空对应的数据很多，但是相应的数据不是异常数据，必须要包含在 JOIN 的结果中，此时我们可以将表中 KEY 为空的字段赋一个随机的值，使得数据随机均匀地分不到不同的 Reducer 上。
3.3 MapJOIN
如果不指定 MapJOIN 或者不符合 MapJOIN 的条件，那么 Hive 解析器会将 JOIN 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 把小表加载到内存在 Map 端进行 JOIN，避 Reducer 处理。
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