个人认为总体两种思想：

1、让服务器尽可能的多做事情，榨干服务器资源，以最高系统吞吐量为目标

再好的硬件没有充分利用起来，都是白扯淡。

比如:

(1)  启动一次job尽可能的多做事情，一个job能完成的事情,不要两个job来做

通常来说前面的任务启动可以稍带一起做的事情就一起做了,以便后续的多个任务重用,与此紧密相连的是模型设计,好的模型特别重要.

(2) 合理设置reduce个数

reduce个数过少没有真正发挥hadoop并行计算的威力，但reduce个数过多，会造成大量小文件问题，数据量、资源情况只有自己最清楚，找到个折衷点,

(3) 使用hive.exec.parallel参数控制在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行，提高作业的并发

2、让服务器尽量少做事情，走最优的路径，以资源消耗最少为目标

比如:

(1) 注意join的使用

若其中有一个表很小使用map join，否则使用普通的reduce join，注意hive会将join前面的表数据装载内存,所以较小的一个表在较大的表之前,减少内存资源的消耗

(2)注意小文件的问题

在hive里有两种比较常见的处理办法

第一是使用Combinefileinputformat，将多个小文件打包作为一个整体的inputsplit，减少map任务数

set mapred.max.split.size=256000000;

set mapred.min.split.size.per.node=256000000

set  Mapred.min.split.size.per.rack=256000000

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat

第二是设置hive参数，将额外启动一个MR Job打包小文件

hive.merge.mapredfiles = false 是否合并 Reduce 输出文件，默认为 False

hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 合并文件的大小

(3)注意数据倾斜

在hive里比较常用的处理办法

第一通过hive.groupby.skewindata=true控制生成两个MR Job,第一个MR Job Map的输出结果随机分配到reduce做次预汇总,减少某些key值条数过多某些key条数过小造成的数据倾斜问题

第二通过hive.map.aggr = true(默认为true)在Map端做combiner,假如map各条数据基本上不一样, 聚合没什么意义，做combiner反而画蛇添足,hive里也考虑的比较周到通过参数hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000 (默认)hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5(默认),预先取100000条数据聚合,如果聚合后的条数/100000>0.5，则不再聚合

(4)善用multi insert,union all

multi insert适合基于同一个源表按照不同逻辑不同粒度处理插入不同表的场景，做到只需要扫描源表一次，job个数不变，减少源表扫描次数

union all用好，可减少表的扫描次数，减少job的个数,通常预先按不同逻辑不同条件生成的查询union all后，再统一group by计算,不同表的union all相当于multiple inputs,同一个表的union all,相当map一次输出多条

(5) 参数设置的调优

集群参数种类繁多,举个例子比如

可针对特定job设置特定参数,比如jvm重用,reduce copy线程数量设置(适合map较快，输出量较大)

如果任务数多且小，比如在一分钟之内完成，减少task数量以减少任务初始化的消耗。可以通过配置JVM重用选项减少task的消耗