hive中常见参数优化总结
1.with as 的cte优化，一般开发中习惯使用with as方便阅读，但如果子查询结果在下游被多次引用，可以使用一定的参数优化手段减少表扫描次数
默认set hive.optimize.cte.materialize.threshold=-1;不自动物化到内存，一般可以设置为
set hive.optimize.cte.materialize.threshold=0;开启物化到内存操作，但执行时是否开启与3个条件相关
（1）子查询复杂程度
（2）下游对子查询的依赖程度
（3）子查询结果的数据大小
2.join相关优化，开启自动翻转join参数，并重新设定小表的限定值
set hive.auto.convert.join=true;
set hive.mapjoin.smalltable.filesize=50000000;
3.开启向量化查询优化，默认不开启，开启后可以批量读取数据，默认大小是1024条，也可以调整为更大
set hive.vectorized.execution.enabled = true;
set hive.vectorized.execution.reduce.enabled = true;
4.设定任务优先级
SET mapreduce.job.priority=VERY_HIGH;
5.hive自动优化参数设置，
set hive.stats.autogather=false;
set hive.stats.column.autogather=false;
参数用于控制Hive是否自动收集表和分区的统计信息、是否自动收集列的统计信息。统计信息可以帮助Hive的优化器更好地制定查询计划。
false意味着Hive不会自动收集统计信息。你需要手动运行ANALYZE TABLE命令来收集统计信息。
set hive.cbo.enable=false;
当 hive.cbo.enable 设置为 false 时，意味着Hive将不会使用CBO来优化查询计划。相反，Hive将使用一种称为“规则基础的优化器”（Rule-Based Optimizer，简称RBO）的方法来优化查询。RBO依赖于预定义的规则来重写或转换查询，而不是基于统计信息和成本评估来选择最佳的执行计划。
6.reduce相关优化参数
set hive.exec.reducers.max=9999;一般设置为集群中 Worker 节点数量的 2 到 3 倍。
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=524288000;默认值是256MB
set hive.shuffle.compress=true;启用shuffle阶段的压缩操作
set hive.map.aggr=true;聚合函数可以应用于 Map 端，减少 Reduce 阶段的数据量和计算量，但对于不支持 Map 端聚合的聚合函数需要关闭。