通过设置hive.exec.parallel参数，使得在同一sql中的job可以并行的执行，因为在某些场景下，同一sql中，有时子查询之间并无关联。默认情况下为false可以在执行HQL之前，set该参数，hive.exec.parallel=具体某个数值。#####虽然可以保证并行运行，但是会耗费更多的资源。
HiveQL 去重操作和SQL一样，HiveQL中同样支持DISTINCT操作，如下示例：(1) SELECT count(DISTINCT uid) FROM log(2) SELECT ip, count(DISTINCT uid) FROM log GROUP BY ip(3) SELECT ip, count(DISTINCT uid, uname) FROM log GROUP BY i
1.优化时，把hive sql当做map reduce程序来读，会有很好的效果。2.对job数比较多的作业运行效率比较低，即使有几百行的表，如果多次关联，多次汇总，作业执行时间还是比较长的。3.对count（distinct），效率较低。优化可以从几个方面着手：1.好的模型设计事半功倍2.解决数据倾斜问题3.减少job数量4.设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能（10w级的计
1.hive是什么？ hive是建立在Hadoop之上的数据仓库架构， 它提供了一系列的工具，对数据进行提取转化加载（ETL），这是一种可以对存储在hadoop中的大规模的数据的存储，查询和分析的机制。 它提供了类sql语言，可以让熟悉sql的开发人员查询数据。 同时这个语言也允许熟悉MapRe
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