hive的优化主要分为：配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。
其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。
优化的核心思想是：
减少数据量（例如分区、列剪裁）；
避免数据倾斜（例如加参数、Key打散）；
避免全表扫描（例如on添加加上分区等）；
减少job数（例如相同的on条件的join放在一起作为一个任务）。
HQL语句优化
1、使用分区剪裁、列剪裁
在分区剪裁中，当使用外关联时，如果将副表的过滤条件写在Where后面，那么就会先全表关联，之后再过滤。
selecta.*fromtest1aleftjointest2bona.uid=b.uidwherea.ds='2020-08-10'andb.ds='2020-08-10'
上面这个SQL主要是犯了两个错误：
副表的过滤条件写在where后面，会导致先全表关联在过滤分区；
on的条件没有过滤null值的情况，如果两个数据表存在大批量null值的情况，会造成数据倾斜。
selecta.*fromtest1aleftjointest2bon(d.uidisnotnullanda.uid=b.uidandb.ds='2020-08-10')wherea.ds='2020-08-10'
如果null值也是需要的，那么需要在条件上转换，或者单独拿出来
selecta.*fromtest1aleftjointest2bon(a.uidisnotnullanda.uid=b.uidandb.ds='2020-08-10')wherea.ds='2020-08-10'unionallselecta.*fromtest1awherea.uidisnull或者selecta.*fromtest1aleftjointest2boncasewhena.uidisnullthenconcat("test",RAND())elsea.uidend=b.uidandb.ds='2020-08-10'wherea.ds='2020-08-10'或者（子查询）selecta.*fromtest1aleftjoin(selectuidfromtest2whereds='2020-08-10'anduidisnotnull)bona.uid=b.uidwherea.uidisnotnullanda.ds='2020-08-10'
2、尽量不要用COUNT
DISTINCT，因为COUNT DISTINCT操作需要用一个Reduce
Task来完成，这一个Reduce需要处理的数据量太大，就会导致整个Job很难完成，一般COUNT DISTINCT使用先GROUP
BY再COUNT的方式替换，虽然会多用一个Job来完成，但在数据量大的情况下，这个绝对是值得的。
selectcount(distinctuid)fromtestwhereds='2020-08-10'anduidisnotnull转换为selectcount(a.uid)from(selectuidfromtestwhereuidisnotnullandds='2020-08-10'groupbyuid)a
3、使用with
as，因为拖慢hive查询效率出了join产生的shuffle以外，还有一个就是子查询，在SQL语句里面尽量减少子查询。with
as是将语句中用到的子查询事先提取出来（类似临时表），使整个查询当中的所有模块都可以调用该查询结果。使用with
as可以避免Hive对不同部分的相同子查询进行重复计算。
selecta.*fromtest1aleftjointest2bona.uid=b.uidwherea.ds='2020-08-10'andb.ds='2020-08-10'可以转化为withbasselectuidfromtest2whereds='2020-08-10'anduidisnotnullselecta.*fromtest1aleftjoinbona.uid=b.uidwherea.ds='2020-08-10'anda.uidisnotnull
4、大小表的join，写有Join操作的查询语句时有一条原则：应该将条目少的表/子查询放在Join操作符的左边。原因是在Join操作的Reduce阶段，位于Join操作符左边的表的内容会被加载进内存，将条目少的表放在左边，可以有效减少发生OOM错误的几率。
但新版的hive已经对小表JOIN大表和大表JOIN小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。
不过在做join的过程中通过小表在前可以适当的减少数据量，提高效率。
5、数据倾斜，数据倾斜的原理都知道，就是某一个或几个key占据了整个数据的90%，这样整个任务的效率都会被这个key的处理拖慢，同时也可能会因为相同的key会聚合到一起造成内存溢出。
数据倾斜只会发生在shuffle过程中。这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、
groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。出现数据倾斜时，
可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的。
hive的数据倾斜一般的处理方案：
常见的做法，通过参数调优：sethive.map.aggr=true;sethive.groupby.skewindata=ture;当选项设定为true时，生成的查询计划有两个MapReduce任务。在第一个MapReduce中，map的输出结果集合会随机分布到reduce中，每个reduce做部分聚合操作，并输出结果。这样处理的结果是，相同的GroupByKey有可能分发到不同的reduce中，从而达到负载均衡的目的；第二个MapReduce任务再根据预处理的数据结果按照GroupByKey分布到reduce中（这个过程可以保证相同的GroupByKey分布到同一个reduce中），最后完成最终的聚合操作。但是这个处理方案对于我们来说是个黑盒，无法把控。一般处理方案是将对应的key值打散即可。例如：selecta.*fromtest1aleftjointest2bona.uid=b.uidwherea.ds='2020-08-10'andb.ds='2020-08-10'如果有90%的key都是null，这样不可避免的出现数据倾斜。selecta.uidfromtest1asajoin(selectcasewhenuidisnullthencast(rand(1000000)asint)elseuidfromtest2whereds='2020-08-10')bona.uid=b.uidwherea.ds='2020-08-10'当然这种只是理论上的处理方案。正常的方案是null进行过滤，但是日常情况下不是这中特殊的key。那么在日常需求的情况下如何处理这种数据倾斜的情况呢：1、sample采样，获取哪些集中的key；2、将集中的key按照一定规则添加随机数；3、进行join，由于打散了，所以数据倾斜避免了；4、在处理结果中对之前的添加的随机数进行切分，变成原始的数据；
当然这些优化都是针对SQL本身的优化，还有一些是通过参数设置去调整的，这里面就不再详细描述了。
但是优化的核心思想都差不多：
减少数据量；
避免数据倾斜；
减少JOB数；
虚核心点：根据业务逻辑对业务实现的整体进行优化；
虚解决方案：采用presto、impala等专门的查询引擎，采用spark计算引擎替换MR/TEZ；