--因为使用limit语句时候，是先执行整个查询语句，然后再返回部分结果的
set hive.limit.optimize.enable=true;
set hive.limit.row.max.size=10000;
set hive.limit.optimize.limit.file=10;
?
2.JOIN优化
。。。
?
3.?本地模式
--hive尝试使用本地模式执行查询，要不然hive会使用MapReduce来执行其他所有的查询
set hive.exec.mode.local.auto=true;
?
4.并行执行
set hive.exec.parallel=true;
?
5.严格模式
--对分区表进行查询，在where子句中没有加分区过滤的话，将禁止提交任务(默认：nonstrict)
set hive.mapred.mode=strict;
?
注：使用严格模式可以禁止3种类型的查询：
（1）对于分区表，不加分区字段过滤条件，不能执行
（2）对于order by语句，必须使用limit语句。
（3）限制笛卡尔积的查询（join的时候不使用on，而使用where的）。
?
6.调整mapper和reducer个数
set hive.exec.reducers.max=(集群总reduce槽位个数*1.5)/(执行中的查询的平均个数)
?
7.JVM重用
set mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=10; --10为重用个数
?
8.索引
索引可以加快含有group by语句的查询的计算速度
?
9.动态分区调整
--动态分区属性：设置为true表示开启动态分区功能（默认为false）
hive.exec.dynamic.partition=true;
?
--动态分区属性：设置为nonstrict,表示允许所有分区都是动态的（默认为strict）
--设置为strict，表示必须保证至少有一个分区是静态的
hive.exec.dynamic.partition.mode=strict;
?
--动态分区属性：每个mapper或reducer可以创建的最大动态分区个数
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;
?
--动态分区属性：一个动态分区创建语句可以创建的最大动态分区个数
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
?
--动态分区属性：全局可以创建的最大文件个数
hive.exec.max.created.files=100000;
?
--控制DataNode一次可以打开的文件个数
--这个参数必须设置在DataNode的$HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml文件中
<property>
??? <name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
??? <value>8192</value>
</property>
?
10.推测执行
--目的：是通过加快获取单个task的结果以及进行侦测将执行慢的TaskTracker加入到黑名单的方式来提高整体的任务执行效率
?
（1）修改?$HADOOP_HOME/conf/mapred-site.xml文件
?????????<property>
???????????????????<name>mapred.map.tasks.speculative.execution </name>
???????????????????<value>true</value>
?????????</property>
???????? <property>
???????????????????<name>mapred.reduce.tasks.speculative.execution </name>
???????????????????<value>true</value>
?????????</property>
?
（2）修改hive配置
set hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=true;
?
11.单个MapReduce中多个group by
--多个group by操作组装到单个MapReduce任务中
set hive.multigroupby.singlemr=false;
?
12.虚拟列
--当hive产生了非预期的或null的时候，可以通过虚拟列进行诊断，判断哪行数据出现问题
INPUT__FILE__NAME??（输入文件名）
BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE??（块内偏移量）
ROW__OFFSET__INSIDE__BLOCK??(行偏移量，需要设置hive.exec.rowoffset=true;启用)
?
13.?其他参数调优
--开启CLI提示符前打印出当前所在的数据库名
set hive.cli.print.current.db=true;
?
--让CLI打印出字段名称
hive.cli.print.header=true;
?
--提高聚合的性能
set hive.map.aggr=true;
?
--对于简单的不需要聚合的类似SELECT <col> from <table> LIMIT n语句，不需要起MapReduce job，直接通过Fetch task获取数据
set hive.fetch.task.conversion=more;
原文：http://gaoxianwei.iteye.com/blog/2159854