#hive##优化Hive配置
设置hive.merge.mapfiles和hive.merge.mapredfiles为true
调整hive.merge.size.per.task和hive.merge.size.smallfiles.avgsize参数
使用更大的hive thrift socket time out
数据处理优化
减少数据倾斜，避免全表扫描
避免笛卡尔积产生，减少不必要的计算
分区粒度设计更细，减少后续任务处理数据量
JVM重用与优化
开启JVM重用，特别是在处理小文件或Task数量多的情况下
Job执行模式调整
将Job交给Yarn执行，以提高效率
SQL查询优化
不要使用MapReduce进行查询
避免在SQL字符串中配对操作
使用Parquet或ORC格式存储数据，提高读写速度
数据导入策略
确保Hive采取读时模式(Schema On Read)，以提高导入速度
解决特定问题
对于map阶段缓慢，考虑开启map端聚合等优化措施
解决任务执行进度卡在99%的问题，通过调整Counters平均值来优化