实例1：

crl_1406_orderdetail         665061406840

crl_1406_orders                 326723658130

SQL代码：

select c1.sale_ord_id,c2.sale_ord_id

from crl_1406_orders c1 left outer join crl_1406_orderdetail c2on c1.sale_ord_id = c2.sale_ord_id;

问题点1：job异常慢，可能reduce为1，这时可以设置reduce数，设置传输格式，并行等

set  mapred.output.compress=true;

set hive.exec.compress.output=true;

set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;

set io.compression.codecs=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodecodec;

#设置20个reduces           set  mapred.reduce.tasks=200;

#设置并行                         set   hive.exec.parallel=true;

问题点2：raduce为1

1 没有使用group by                   2  使用了order by              3 笛卡尔积

问题3：如何欺骗hive分配reduce呢 ？

1 使用聚合函数 ,加 group by                 

2 然后小表放前面，大表一般往后排，从小到大，这样就能欺骗hive分配多个reduce,达到调优的效果

  设置并行对性能要求有点高，所以适度设置并行数量

问题4：并行参数，详设置

当参数为false时，三个job是顺序的执行   set  hive.exec.paralllel=false

当两个子查询的sql并无关系，可以并行的跑    set  hive.exec.parallel=true;

                                                                     hive>set hive.exec.paralllel.thread.number;  (默认并行数为8)

 

 

 转自 ：