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在Hive中，某些小技巧可以让我们的Job执行得更快，有时一点小小的改动就可以让性能得到大幅提升，这一点其实跟SQL差不多。
首先，Hive != SQL，虽然二者的语法很像，但是Hive最终会被转化成MapReduce的代码去执行，所以数据库的优化原则基本上都不适用于 Hive。也正因如此，Hive实际上是用来做计算的，而不像数据库是用作存储的，当然数据库也有很多计算功能，但一般并不建议在SQL中大量使用计算，把数据库只当作存储是一个很重要的原则。
一、善用临时表
在处理海量数据时我们通常会对很多大表进行操作，基于Hadoop现在的局限性，不能像分布式并行数据库那样很好地在分布式环境利用数据局部性，Hadoop对于大表只能全表扫描并筛选数据，而每一次对大表的扫描都是苦不堪言的。（最后知道真相的我眼泪掉下来。。。）
所以我们会用到在编码中经常用到的重构技巧，提取公共变量，在Hive中，就是创建临时表。
例如：现在要对三个表A、B、C进行处理，Hive QL是：
select T1., T2. from
(select id, name from A) T1
join
(select id, price, feedback, type from B) T2
on T1.id = T2.id;
select T1., T2. from
(select id, type from C) T1
join
(select id, price,feedback, attribute from B) T2
on T1.id = T2.id;
这里A表和C表只会被扫描一次，而B表会被扫描两次，如果B表的数据量很大，那么扫描B表的时间将会占用很大一块。
这里我们可以先创建一个临时表：
create table temp_B as select id, price, feedback, type, attribute from B;
这个表只有B表的部分字段，所以大小会小很多，这里会对B表全表扫一遍。
然后可以用临时表和A、C表做join运算：
select T1., T2. from
(select id, name from A) T1
join
(select id, price, feedback, type from temp_B) T2
on T1.id = T2.id;
select T1., T2. from
(select id, type from C) T1
join
(select id, price,feedback, attribute from temp_B) T2
on T1.id = T2.id;
这样任务的执行速度将会有极大提升！尽管看起来多了一条Hive QL，但是后两个任务需要扫描的数据将会变得很小。
二、一次执行多个COUNT
如果我们要对多种条件进行COUNT，可以利用case语句进行，这样一条Hive QL就可以完成了。
select count(case when type = 1 then 1 end), count(case when type = 2 then 1 end) from table;
三、导出表文件
首先需要用create table在HDFS上生成你所需要的表，当需要从HDFS上将表对应的文件导出到本地磁盘时有两种方式：
1、如果需要保持HDFS上的目录结构，原封不动地复制下来，采用下面的命令：
set hive.exec.compress.output=’false’;
INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY ‘/home/hesey/directory’ select * from table;
这样下载下来的目录中会有很多由Reducer产生的part-文件。
2、如果想把表的所有数据都下载到一个文件中，则采用下面的命令：
hadoop dfs -getmerge hdfs://hdpnn:9000/hesey/hive/table /home/hesey/table.txt
这样所有文件会由Hadoop合并后下载到本地，最后就只有/home/hesey/table.txt这一个文件。
四、UDF
在Hive中很多时候都需要做一些复杂的计算或者逻辑处理，这时候Hive本身作为一个通用框架没法很好地支持，所以有了UDF（User Defined Function）。
1、使用UDF
（a）如果是已经上传到Hive服务器的UDF，可以直接用
create temporary function dosomething as ‘net.hesey.udf.DoSomething’;
声明临时函数，然后在下面的Hive QL中就可以调用dosomething这个方法了。
（b）如果是自己编写的UDF，需要在声明临时函数前再加一行：
add jar /home/hesey/foo.jar
这样就可以把自定义的UDF加载进来，然后和(a)一样声明临时函数就可以了。
2、编写UDF
编写UDF十分简单，引入hive-exec包，继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类，实现evaluate方法即可，方法的输入和输出参数类型就是当你在Hive中调用时的输入和返回值。
例如：
public Text evaluate(final LongWritable number);
（Text和LongWritable是org.apache.hadoop.io下面的类）
这样我们就可以定义自己的函数并方便地在Hive中调用，而不需要写一个重量级的MapReduce。
五、笛卡尔积
Hive本身是不支持笛卡尔积的，不能用select T1., T2.* from table_1, table_2这种语法。但有时候确实需要用到笛卡尔积的时候，可以用下面的语法来实现同样的效果：
select T1., T2. from
(select * from table1) T1
join
(select * from table2) T2
on 1=1;
其中on 1=1是可选的，注意在Hive的Strict模式下不能用这种语法，需要先用set hive.mapred.mode=nonstrict;设为非strict模式就可以用了。
六、join的规则
当Hive做join运算时，join前面的表会被放入内存，所以在做join时，最好把小表放在前面，有利于提高性能并防止OOM。
七、排序
在SQL中排序通过ORDER by实现，Hive中也支持这种语法，但是使用ORDER by时最终所有的数据会汇总到一个Reducer上进行排序，可能使得该Reducer压力非常大，任务长时间无法完成。
如果排序只要求保证Value有序而Key可以无序，例如要统计每个用户每笔的交易额从高到低排列，只需要对每个用户的交易额排序，而用户ID本身不需要排序。这种情况采用分片排序更好，语法类似于：
select user_id, amount from table distribute by user_id sort by user_id, amount
这里用到的不是ORDER by，而是distribute by和sort by，distribute by标识Map输出时分发的Key。
这样最后排序的时候，相同的user_id和amount在同一个Reducer上被排序，不同的user_id可以同时分别在多个Reducer上排序，相比ORDER by只能在一个Reducer上排序，速度有成倍的提升。
