hive sql 优化

sql优化： ---------------------------------------------------------------- 数据倾斜的处理方式： -- Q: 活动数据 和 对应的维表进行关联，其中某个活动特别的大。   A:     1) 给关联健加入一个随机的 1-10的值     2）将维度表 的关联健， 每个加上 1-10的值，将维度表扩充十倍。     3）然后将2个表进行join，从而来消除数据倾斜。   -- 尽量不使用count distinct          1） 通过select子查询优化     2） 通过建立临时表                                                                                                -- 用in 来代替join select id,name from tb1 where id in(select id from tb2); in 要比join 快 -- Map join ： 连接发生在map阶段 ， 适用于小表 连接 大表 大表的数据从文件中读取 小表的数据存放在内存中（hive中已经自动进行了优化，自动判断小表，然后进行缓存）   --   1.  将大表放后头 3. 尽量尽早地过滤数据 4.尽量避免一个SQL包含复杂逻辑，可以使用中间表来完成复杂的逻辑 5.避免使用select * ， 不用列不要放进去 6.过滤不使用的数据分区 2. 使用相同的连接键   -- 配置 优化----------------------------------------------------------------------   设置map 和reduce 为合理的数量 合并小文件