环境：公司决定使用宽表，将10个相关的大表进行全量关联
（1个上亿级别的表，5个上千万的表，剩下的表都不到百万的表）
花了两天的时间研究，测试
例如： a~g这几个表中，a表为上亿级别的表，5个上千万的表，剩下为表都百万的表
select a.uesrid,b.citycode,b.register_num, ... ,g.active_num
from
(select userid,citycode from a)
left outer join
(select userid,register_num from b)
on (a.userid=b.userid)
...
left outer join
(select userid,active_num from g)
on (a.userid=b.userid)你会发现
最后一个job异常慢，并且reduce为1。
也多人会说，你傻逼呀，设置reduce数呀，对这是一个好办法，但是结果如何呢？
#设置传输格式
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.GzipCodec;
#设置200个reduces
set mapred.reduce.tasks=200;
#设置并行（甚至还。。。设置并行）
set hive.exec.parallel=true;
set hive.exec.parallel.thread.number=16; //同一个sql允许最大并行度，默认为8草，我就是按照网上各种教程，测试了一整天，还是最后一个reduce为1；（我可是上亿级别噢！！！）
hive自动分配reduce的计算方法
1. hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（默认为1000^3）
2. hive.exec.reducers.max（默认为999）
计算reducer数的公式很简单：
N=min(参数2，总输入数据量/参数1)
然后查询得知：
reduce为1，是因为：
没有使用group by
使用了order by
笛卡尔积
我TM都使了一遍，还是reduce=1，我当时很无语，就尼玛不能再做清楚一点吗？（我可是小白呀！！！）
时间：3个小时都没跑完，一直都是83%
所以hadoop，看到了这个语句，就会分配一个reduce
如何欺骗hive分配reduce呢？
然后修改脚本（当然上面的 设置reduce数 这个不能少噢）
# 如何欺骗hive多分配reduce
select a.uesrid,b.citycode,sum(b.register_num), ... ,sum(g.active_num) # 求聚合函数
from
(select userid,citycode from x) # x,y表示这几个表中最小的一个表
full outer join
(select userid,unregister from ｙ) # x,y表示这几个表中最小的一个表
on (x.userid=y.userid) # （可交替的设置 y.userid=b.userid）
full outer join
(select userid,register_num from b)
on (x.userid=b.userid) # 关联条件，都用小表进行关联
...
right outer join
(select userid,active_num from a) # 最大的表放在最后
on (y.userid=a.userid) # （可交替的设置 y.userid=b.userid）
group by a.userid,b.citycode; # 最后进行group by使用聚合函数，加 group by
然后小表放在前面（有人说：我TM要所有的信息，那你就用全连接呗）
然后大表一般就往后排，从小到大，一顺排下来就行
这样就能欺骗hive分配多个reduce，达到调优的效果
时间：15分钟不到，兴奋到高潮了吗？哈哈
缺点：
生成200个文件，比较麻烦
设置并行，对性能要求有点高，所以适度设置并行数量就行
并行参数，仅做参考
当参数为false的时候,三个job是顺序的执行
set hive.exec.parallel=false;
但是可以看出来其实两个子查询中的sql并无关系,可以并行的跑
set hive.exec.parallel=true;
hive> set hive.exec.parallel.thread.number; （如果机器一般，可以并行设置3，感觉比较合理）
hive.exec.parallel.thread.number=8 默认并行数为8
太高兴了，作为一个程序员，要求不高：电脑高配，做的事情有挑战，并且花几天时间能调通，就满足勒
乐于分享交流，希望能帮到像我一样遇到此困难的人，呵呵
it技术的进步，不就是这样相互交流共享学习吗？
呵呵，那么。。。你做到吗？