Hive优化
1、可以通过设置属性hive.exec.mode.local.auto的值为true，来让Hive在适当的时候自动启动这个优化，也可以将这个配置写在$HOME/.hiverc文件中。
2、（二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
3、join连接时的优化：当三个或多个以上的表进行join操作时，如果每个on使用相同的字段连接时只会产生一个mapreduce。join连接时的优化：当多个表进行查询时，从左到右表的大小顺序应该是从小到大。
4、影响Hive效率的主要因素有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等。本文主要从建表配置参数方面对Hive优化进行讲解。
hive数据倾斜及处理
1、如果在处理数据时，某个分组聚合的列有较大的倾斜，可以适当调小该值。表关联引发的数据倾斜 解决方案：通常是将倾斜的数据存到分布式缓存中，分发到各个Map任务所在节点。
2、（二）数据倾斜的解决方案 参数调节 hive.map.aggr=true Map 端部分聚合，相当于Combiner hive.groupby.skewindata=true 有数据倾斜的时候 进行负载均衡 ，当选项设定为true，生成的查询计划会有两个 MR Job。
3、set hive.map.aggr=true； (默认 ： true) 第一个参数表示在 Map 端进行预聚。 因为传到数据量小了，所以效率高了，可以缓解数据倾斜问题。 最主要的参数，其实是 set hive.groupby.skewindata=true； 这个参数有什么作用呢。
4、下面会分几个场景来描述一下数据倾斜的特征，方便读者辨别。由于Hadoop和Spark是最常见的两个计算平台，下面就以这两个平台说明。
5、【现象】出现reduce阶段一直卡在99%的情况，猜测可能出现数据倾斜问题。【验证猜测】查看user表strmd5个数，6亿左右，做distinct之后，只有5亿。大约有5亿重复数据。
6、因此，在部署Hive时，需要确保硬件配置足够强大，以便能够处理大规模数据集。数据倾斜：数据倾斜是指在进行数据查询时，由于数据分布不均匀，导致某些节点处理的数据量远大于其他节点，从而导致查询性能下降。
几种数据倾斜的情况,并解释为什么会倾斜,以及如何解决
表关联引发的数据倾斜 解决方案：通常是将倾斜的数据存到分布式缓存中，分发到各个Map任务所在节点。在Map阶段完成Join操作，即Mapjoin，这避免了Shuffle，从而避免了数据倾斜。
一般如果出现数据倾斜，都可以通过这种方法先试验几次，如果问题未解决，再尝试其它方法。 (5)劣势 适用场景少，只是让每个 task 执行更少的不同的key。
按key的类型，由简便到复杂依次有以下几种解决思路：直接消灭倾斜的key。
数据倾斜：数据倾斜是指在进行数据查询时，由于数据分布不均匀，导致某些节点处理的数据量远大于其他节点，从而导致查询性能下降。为了避免数据倾斜，需要对数据进行适当的划分和聚合，以确保数据分布均匀。
公司一的数据分析师在做join的时候发生了数据倾斜，会导致有几百万用户的相关数据集中到了一台服务器上，几百万的用户数据，说大也不大，正常字段量的数据的话64G还是能轻松处理掉的。
mysql分表不均怎么解决
1、DB 定义逻辑表名 库名以及分片策略 1)编写entity Insert select 以上顺利实现mysql分库，同样的道理实现同时分库分表也很容易实现。
2、所谓的大表，对于数据库来说，没有绝对大小的限制，只要操作系统的硬盘、内存合适，表在一定范围内大一点、小一点对性能影响不大。
3、不管是数据库还是编程的各种模式，并不是说0耦合就是最好的。适当的冗余可以提高性能，和可读、维护性。
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