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1、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。

2、join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。原因：hive在对每行记录操作时会把其他表先缓存起来，直到扫描最后的表进行计算

3、在where字句中增加分区过滤器。

4、当可以使用left semi join语法时不要使用inner join,前者效率更高。原因：对于左表中指定的一条记录，一旦在右表中找到立即停止扫描。

5、如果所有表中有一张表足够小，则可置于内存中，这样在和其他表进行连接的时候就能完成匹配，省略掉reduce过程。
设置属性即可实现，

set hive.auto.covert.join=true;

用户可以配置希望被优化的小表的大小
set hive.mapjoin.smalltable.sia=2500000;

如果需要使用这两个配置可置入$HOME/.hiverc文件中。

6、同一种数据的多种处理：从一个数据源产生的多个数据聚合，无需每次聚合都需要重新扫描一次。

例如：

insert overwrite table student select * from employee;

insert overwrite table person select * from employee;

可以优化成：

from employee

insert overwrite table student select *

insert overwrite table person select *

7、limit调优：limit语句通常是执行整个语句后返回部分结果。

Set hive.limit.optimia.enable=true;

8、开启并发执行。某个job任务中可能包含众多的阶段、其中某些阶段没有依赖关系可以并发执行，开启并发执行后job任务可以更快的完成。

设置属性：

set hive.e>ecparallel=true;

9、hive提供的严格模式，禁止3种情况下的查询模式。

a：当表为分区表时，where字句后没有分区字段和限制时，不允许执行。

b：当使用order by语句时，必须使用limit字段，因为order by只会产生一个reduce任务。

c：限制笛卡尔积的查询。

10、合理的设置map和reduce数量。

11、jvm重用。可在hadoop的mapredtite.xml中设置jvm®重用的次数。