1. SerDes and I/O

• hive.input.format
  默認(rèn) org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat
  默認(rèn)的input format辑畦。如果 CombineHiveInputFormat 有問(wèn)題测砂，則使用 HiveInputFormat
• hive.default.fileformat
  默認(rèn)值 TextFile
  可選項(xiàng)：TextFile征字，SequenceFile容握，RCfile返十，ORC财喳，Parquet
  Parquet是在2.3.0之后才有的遭贸，其他都在1.0之前就有了
• hive.query.result.fileformat
  默認(rèn)值 TextFile(Hive2.0及以前)，SequenceFile(Hive2.1及以上版本)
  查詢中間結(jié)果的文件格式

2. index相關(guān)參數(shù)

2.1 常調(diào)整參數(shù)(需熟悉并且自己試驗(yàn)一下, OK)

• hive.optimize.index.filter
  默認(rèn)值： false
  是否自動(dòng)使用索引
• hive.optimize.index.groupby
  默認(rèn)值：false
  是否使用聚集索引優(yōu)化group-by查詢
• hive.index.compact.binary.search
  默認(rèn)值：true
  在索引表中是否開(kāi)啟二分搜索進(jìn)行索引項(xiàng)查詢网沾，默認(rèn)是true
• hive.exec.concatenate.check.index
  默認(rèn)值： true
  這個(gè)參數(shù)設(shè)置為true, 當(dāng)使用 alter table ... concatenate on... 的時(shí)候,如果表有索引hive會(huì)報(bào)錯(cuò)癞蚕。可以幫助用戶避免index的刪除和重建
• hive.optimize.index.autoupdate
  默認(rèn)值：false
  是否在索引過(guò)期時(shí)啟用自動(dòng)重建辉哥。 注意：重新構(gòu)建索引可能是一項(xiàng)耗時(shí)且計(jì)算昂貴的操作桦山；在許多情況下，最好是手動(dòng)重新構(gòu)建索引醋旦。

2.2 了解即可

• hive.index.compact.file.ignore.hdfs
  默認(rèn)值： false
  這個(gè)參數(shù)設(shè)置為 true 的時(shí)候任務(wù)運(yùn)行時(shí)索引中存儲(chǔ)的HDFS地址將被忽略恒水，如果數(shù)據(jù)被刪除或者名字變化，索引依然還可以用
• hive.optimize.index.filter.compact.minsize
  默認(rèn)值：5368709120 (5g)
  壓縮索引自動(dòng)應(yīng)用的最小輸入大小
• hive.optimize.index.filter.compact.maxsize
  默認(rèn)值：-1
  壓縮索引自動(dòng)應(yīng)用的最大輸入大小饲齐，負(fù)值代表無(wú)窮大
• hive.index.compact.query.max.size
  默認(rèn)值：10737418240 (10G)
  一個(gè)使用壓縮索引的查詢可以讀入的最大數(shù)據(jù)量钉凌，負(fù)值代表無(wú)窮大
• hive.index.compact.query.max.entries
  默認(rèn)值：10000000
  使用壓縮索引查詢時(shí)能讀到的最大索引項(xiàng)數(shù)，默認(rèn)是10000000；負(fù)值代表無(wú)窮大逝段；

3. orc文件格式相關(guān)參數(shù)

3.1 常調(diào)整參數(shù)(需熟悉并且自己試驗(yàn)一下，OK)

• hive.orc.splits.include.file.footer
  默認(rèn)值 false
  這個(gè)值如果打開(kāi)风题，ORC文件中將包含stripes的元數(shù)據(jù)饮笛，這個(gè)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程讀取(從客戶端或者HiveServer2機(jī)器上)并且發(fā)送到所有的task
• hive.orc.cache.stripe.details.size
  默認(rèn)值 10000
  ORC文件的元數(shù)據(jù)信息在客戶端緩存時(shí)可緩存的大小
• hive.orc.compute.splits.num.threads
  默認(rèn)值 10
  ORC并行創(chuàng)建 splits 時(shí)的最大線程
• hive.exec.orc.split.strategy
  默認(rèn)HYBRID咨察，可選: HYBRID, BI, ETL，從 HIVE 1.2.0 版本開(kāi)始出現(xiàn)福青。(環(huán)境為hive1.1.0, 試驗(yàn)不了)不是用戶級(jí)配置
  (1) HYBRID: 當(dāng)文件的平均大小大于orc最大split值（默認(rèn)256M）時(shí)使用ETL策略摄狱，否則使用BI策略。
  (2) BI: 這種策略不會(huì)花費(fèi)太多時(shí)間進(jìn)行切分orc文件无午，不會(huì)去讀orc的footer元數(shù)據(jù)媒役，以文件為單位進(jìn)行切片
  (3) ETL: 這種策略會(huì)將文件進(jìn)行切分，多個(gè)stripe組成一個(gè)split
• hive.exec.orc.zerocopy
  默認(rèn)值為 false
  使用零拷貝讀取ORC宪迟。(這需要Hadoop 2.3或更高版本酣衷。公司環(huán)境hadoop是2.6的)
• hive.merge.orcfile.stripe.level
  默認(rèn)值: true
  當(dāng)參數(shù) hive.merge.mapfiles，hive.merge.mapredfiles 或者 hive.merge.tezfiles打開(kāi)時(shí)次泽，這個(gè)參數(shù)設(shè)置為 true的時(shí)候會(huì)從 stripe 層對(duì) ORC文件進(jìn)行快速合并穿仪。

3.2 不常調(diào)整參數(shù)

需知道

• hive.exec.orc.default.stripe.size
  默認(rèn)值: HIVE0.14之后改成了64*1024*1024
  默認(rèn)的ORC stripe大小
• hive.exec.orc.default.block.size
  默認(rèn)值: 256*1024*1024
  orc文件的默認(rèn)block大小
• hive.exec.orc.default.row.index.stride
  默認(rèn)值 10000
  orc文件中行組的行數(shù)
• hive.exec.orc.default.block.padding
  默認(rèn)值 true
  默認(rèn)塊填充。(orc文件的stripe和HDFS的文件塊邊界應(yīng)該有填充)
• hive.exec.orc.block.padding.tolerance
  默認(rèn)值：0.05
  填充的時(shí)候能填充空間占o(jì)rc stripe大小的最大比例意荤，例如stripe默認(rèn)64M啊片，則填充空間最大達(dá)到3.2M，如果超過(guò)這個(gè)數(shù)會(huì)用一個(gè)新的較小的stripe填進(jìn)去玖像。
• hive.exec.orc.default.compress
  默認(rèn)值 ZLIB
  orc文件默認(rèn)壓縮格式
• hive.exec.orc.encoding.strategy
  默認(rèn)值 SPEED
  可選項(xiàng)為 SPEED 和 COMPRESSION紫谷，只會(huì)影響整數(shù)的輕量級(jí)壓縮，不會(huì)影響二級(jí)壓縮如ZLIB
• hive.exec.orc.compression.strategy
  默認(rèn)值 SPEED
  可選項(xiàng)為 SPEED 和 COMPRESSION捐寥，影響二級(jí)壓縮如ZLIB
• hive.orc.row.index.stride.dictionary.check
  默認(rèn)值: true
  這個(gè)參數(shù)設(shè)置為true的時(shí)候會(huì)進(jìn)行行組級(jí)別的check,否則會(huì)進(jìn)行stripe級(jí)別的check

了解即可

• hive.exec.orc.memory.pool
  默認(rèn)值 0.5
  ORC文件寫入時(shí)可以使用的堆內(nèi)存的占比
• hive.exec.orc.base.delta.ratio
  默認(rèn)值 8
  根據(jù) STRIPE_SIZE 和 BUFFER_SIZE 定義的基本寫入器和增量寫入器的比例笤昨。
• hive.exec.orc.default.buffer.size
  默認(rèn)值：256*1024
  默認(rèn)ORC緩沖大小
• hive.exec.orc.dictionary.key.size.threshold
  默認(rèn)值 0.8
• hive.orc.cache.use.soft.references
  默認(rèn)值 false
  緩存orc文件的footer所用的對(duì)象是hard refernce(強(qiáng)引用，不會(huì)被垃圾回收器回收)握恳。將這個(gè)參數(shù)設(shè)置為true可以防止內(nèi)存資源緊缺時(shí)候發(fā)生內(nèi)存溢出瞒窒，代價(jià)是可能會(huì)隱性查詢性能。
• hive.exec.orc.skip.corrupt.data
  默認(rèn)值：false
  設(shè)置為false的時(shí)候碰到損壞的數(shù)據(jù)將拋出異常

4. Reducer相關(guān)參數(shù)

4.1 常調(diào)整參數(shù)(需熟悉并且自己試驗(yàn)一下乡洼，OK)

• mapred.reduce.tasks
  默認(rèn)值 -1根竿。
  每一個(gè) job 默認(rèn)的 reduce task 的數(shù)量，通常設(shè)置為接近可用主機(jī)數(shù)量的素?cái)?shù)就珠，當(dāng)把參數(shù) mapred.job.tracker 設(shè)置為 local 的時(shí)候這個(gè)參數(shù)被忽略。Hadoop中這個(gè)參數(shù)默認(rèn)為1醒颖，但是hive通過(guò)將這個(gè)值默認(rèn)為 -1妻怎，自動(dòng)計(jì)算出 reduce task 的數(shù)量。 ---自動(dòng)計(jì)算的依據(jù)泞歉？
• hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
  Hive 0.14.0 之后默認(rèn)值為 256M逼侦，指的是每一個(gè)reducer的數(shù)據(jù)輸入量匿辩。
• hive.exec.reducers.max
  Hive 0.14.0 之后默認(rèn)值為 1009，指的是reducer數(shù)量的上限榛丢。

計(jì)算reducer的方式 N=min(hive.exec.reducers.max铲球，總輸入數(shù)據(jù)量/hive.exec.reducers.bytes.per.reducer)

5. Mapper相關(guān)參數(shù)

5.1 常調(diào)整參數(shù)(需熟悉并且自己試驗(yàn)一下, OK)

在 hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat下，切片大小由下面這些參數(shù)決定
計(jì)算公式 splitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))

• set dfs.block.size
  默認(rèn)值134217728;
  非用戶參數(shù)晰赞，默認(rèn) 128M稼病，HDFS文件塊的大小
• set mapred.min.split.size
  默認(rèn)值 1;
  切片最小size
• set mapred.max.split.size
  默認(rèn)值 134217728;
  切片最大size
• hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat
  默認(rèn)值 false;
  輸入的小文件是否合并為一個(gè)Mapper，這樣能少起一些Mapper

在 hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat下掖鱼，切片大小由下面這些參數(shù)決定
一般來(lái)說(shuō)這四個(gè)參數(shù)的配置結(jié)果大小要滿足如下關(guān)系: max.split.size >= min.split.size >= min.size.per.node >= min.size.per.rack

• set mapred.max.split.size=256000000; --- 調(diào)大的時(shí)候會(huì)減少M(fèi)apper數(shù)
• set mapred.min.split.size=10000000; --- 感覺(jué)沒(méi)啥效果
• set mapred.min.split.size.per.node=256000000; --每個(gè)節(jié)點(diǎn)處理的最小split然走。不能比 mapred.max.split.size，會(huì)報(bào)錯(cuò)
• set mapred.min.split.size.per.rack=256000000; --每個(gè)機(jī)架處理的最小slit戏挡。不能比 mapred.max.split.size芍瑞，會(huì)報(bào)錯(cuò)

試驗(yàn)效果：per.node 和 per.rack 進(jìn)行設(shè)置后，Mapper 數(shù)減少褐墅，運(yùn)行速度變快

6. 合并小文件

6.1 常調(diào)整參數(shù)(需熟悉并且自己試驗(yàn)一下, OK)

• hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat
  默認(rèn)值 false拆檬，Hive2.0.0 之后去除
  是否合并小文件
• hive.merge.mapfiles
  默認(rèn)值：true
  在只有map的作業(yè)結(jié)束時(shí)合并小文件
• hive.merge.mapredfiles
  默認(rèn)值：false
  在一個(gè)map/reduce作業(yè)結(jié)束后合并小文件
• hive.merge.size.per.task
  默認(rèn)值：256000000
  作業(yè)結(jié)束時(shí)合并文件的大小
• hive.merge.smallfiles.avgsize
  默認(rèn)值：16000000
  在作業(yè)輸出文件小于該值時(shí)，起一個(gè)額外的map/reduce作業(yè)將小文件合并為大文件妥凳，小文件的基本閾值竟贯，設(shè)置大點(diǎn)可以減少小文件個(gè)數(shù)，需要mapfiles和mapredfiles為true

7. 聚合相關(guān)參數(shù)

7.1 常調(diào)整參數(shù)(需熟悉并且自己試驗(yàn)一下猾封，OK)

• hive.map.aggr
  Hive 0.2 起默認(rèn)值 false
  在 group by 查詢中是否進(jìn)行 map端的預(yù)聚合
• hive.groupby.mapaggr.checkinterval
  默認(rèn)值：100000
  聚合操作時(shí)澄耍，聚合條數(shù)超過(guò)這個(gè)值的時(shí)候會(huì)分拆。
• hive.map.aggr.hash.min.reduction
  默認(rèn)值：0.5
  如果hash table的大小和輸入行數(shù)的比例大于這個(gè)值晌缘，則hash聚合會(huì)被關(guān)掉
• hive.groupby.skewindata
  默認(rèn)值false
  數(shù)據(jù)是否有傾斜齐莲，優(yōu)化 group by 查詢
• hive.optimize.groupby
  默認(rèn)值：true
  對(duì)分桶表(分區(qū))是否啟用桶group by

7.2 了解即可

• hive.multigroupby.singlereducer
  默認(rèn)值：true
  多重插入時(shí)如果group by 的字段相同，只產(chǎn)生一個(gè) MR job
• hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold
  默認(rèn)值：0.9
  map端聚合hash表所用的最大內(nèi)存磷箕，當(dāng)內(nèi)存使用高于這個(gè)數(shù)的時(shí)候強(qiáng)制刷數(shù)據(jù)选酗。
• hive.map.aggr.hash.percentmemory
  默認(rèn)值：0.5
  map端聚合操作的hash table占總內(nèi)存的比

8. join相關(guān)參數(shù)

8.1 常調(diào)整參數(shù)(需熟悉并且自己試驗(yàn)一下,OK)

• hive.smalltable.filesize / hive.mapjoin.smalltable.filesize
  默認(rèn)值：25000000
  輸入表文件的mapjoin閾值，如果輸入文件的大小小于該值岳枷，則試圖將普通join轉(zhuǎn)化為mapjoin
• hive.auto.convert.join
  默認(rèn)值：hive 0.11.0以上版本為 true
  根據(jù)輸入文件的大小決定是否將普通join轉(zhuǎn)換為mapjoin的一種優(yōu)化
• hive.auto.convert.join.noconditionaltask
  默認(rèn)值：true
  是否啟用基于輸入文件的大小芒填，將普通連接轉(zhuǎn)化為Map連接的優(yōu)化機(jī)制。假設(shè)參與連接的表(或分區(qū))有N個(gè)空繁，如果打開(kāi)這個(gè) 參數(shù)殿衰，并且有N-1個(gè)表(或分區(qū))的大小總和小于hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size參數(shù)指定的值，那么會(huì)直接將連接轉(zhuǎn)為Map join盛泡。
• hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size
  默認(rèn)值：10000000
  如果hive.auto.convert.join.noconditionaltask是關(guān)閉的闷祥，則本參數(shù)不起作用。否則傲诵，如果參與連接的N個(gè)表(或分區(qū))中的N-1個(gè) 的總大小小于這個(gè)參數(shù)的值凯砍，則直接將連接轉(zhuǎn)為Map join箱硕。默認(rèn)值為10MB。
• hive.optimize.skewjoin
  默認(rèn)值：false
  是否開(kāi)啟數(shù)據(jù)傾斜的join優(yōu)化
• hive.skewjoin.key
  默認(rèn)值：100000
  判斷數(shù)據(jù)傾斜的閾值悟衩，如果在join中發(fā)現(xiàn)同樣的key超過(guò)該值則認(rèn)為是該key是傾斜的join key
• hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks
  默認(rèn)值：10000
  在數(shù)據(jù)傾斜join時(shí)map join的map數(shù)控制
• hive.skewjoin.mapjoin.min.split
  默認(rèn)值：33554432
  數(shù)據(jù)傾斜join時(shí)map join的map任務(wù)的最小split大小剧罩，默認(rèn)是33554432，該參數(shù)要結(jié)合上面的參數(shù)共同使用來(lái)進(jìn)行細(xì)粒度的控制座泳；

8.2 了解

• hive.ppd.recognizetransivity
  默認(rèn)值：true
  等值join條件下是否傳遞重復(fù)的謂詞過(guò)濾器
• hive.join.emit.interval
  默認(rèn)值：1000
  在發(fā)出join結(jié)果之前對(duì)join最右操作緩存多少行
• hive.join.cache.size
  默認(rèn)值：25000
  在做表join時(shí)緩存在內(nèi)存中的行數(shù)
• hive.mapjoin.bucket.cache.size
  默認(rèn)值：100
  mapjoin時(shí)內(nèi)存cache的每個(gè)key要存儲(chǔ)多少個(gè)value
• hive.mapjoin.followby.map.aggr.hash.percentmemory
  默認(rèn)值：0.3
  map端聚合時(shí)hash表的內(nèi)存占比惠昔，該設(shè)置約束group by在map join后進(jìn)行，否則使用hive.map.aggr.hash.percentmemory來(lái)確認(rèn)內(nèi)存占比
• hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage
  默認(rèn)值：0.90
  mapjoin本地任務(wù)執(zhí)行時(shí)hash表容納key/value的最大量钳榨，超過(guò)這個(gè)值的話本地任務(wù)會(huì)自動(dòng)退出
• hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage
  默認(rèn)值：0.55
  類似上面舰罚，只不過(guò)是如果mapjoin后有一個(gè)group by的話，該配置控制類似這樣的query的本地內(nèi)存容量上限
• hive.mapjoin.check.memory.rows
  默認(rèn)值：100000
  在運(yùn)算了多少行后執(zhí)行內(nèi)存使用量檢查
• hive.ignore.mapjoin.hint
  默認(rèn)值：true
  是否忽略mapjoin標(biāo)記
• hive.smbjoin.cache.rows
  默認(rèn)值: 10000
  每個(gè)sort-merge-bucket join表應(yīng)該在內(nèi)存中緩存多少個(gè)具有相同鍵值的行薛耻。
• hive.mapjoin.optimized.hashtable
  默認(rèn)值: true
  在 MapJoin的時(shí)候是否使用內(nèi)存優(yōu)化的hash table营罢。只有在 tez 和 spark 引擎下起作用。因?yàn)閮?nèi)存優(yōu)化的hash table不能被序列化
• hive.mapjoin.optimized.hashtable.wbsize
  默認(rèn)值: 10485760 (10 * 1024 * 1024)
  優(yōu)化后的hashtable使用一連串緩存來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)饼齿，這是一個(gè)緩存的大小饲漾。
• hive.hashtable.initialCapacity
  默認(rèn)值: 100000
  如果沒(méi)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，mapjoin hashtable的初始容量
• hive.hashtable.loadfactor
  默認(rèn)值: 0.75
  mapjoin過(guò)程中缕溉，使用hashtable保存key/value考传。這個(gè)參數(shù)是內(nèi)存中 hashtable 的 load factor。

9. 壓縮相關(guān)參數(shù)

9.1 須知道 (測(cè)試证鸥，OK)

• hive.exec.compress.output
  默認(rèn)值：false
  控制hive的查詢結(jié)果輸出是否進(jìn)行壓縮僚楞，壓縮方式在hadoop的mapred.output.compress中配置
• hive.exec.compress.intermediate
  默認(rèn)值：false
  控制hive的查詢中間結(jié)果是否進(jìn)行壓縮，默認(rèn)不壓縮false
• io.compression.codecs
  設(shè)置了哪些壓縮算法
  org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
• mapreduce.output.fileoutputformat.compress
  默認(rèn)值：false
  mapreduce最終輸出數(shù)據(jù)是否壓縮
• mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec
  默認(rèn)值：org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
  mapreduce最終輸出數(shù)據(jù)使用的壓縮算法
• mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type
  默認(rèn)值：RECORD
  mapreduce最終數(shù)據(jù)輸出壓縮方式枉层∪郑可選項(xiàng) RECORD(對(duì)每一條數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮)，BLOCK(對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮)鸟蜡，NONE
• mapreduce.map.output.compress
  默認(rèn)值：true
  map輸出是否壓縮
• mapreduce.map.output.compress.codec
  默認(rèn)值：org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
  Map輸出階段壓縮算法

10. 其他參數(shù)

10.1 動(dòng)態(tài)分區(qū)相關(guān)（OK）

• hive.exec.dynamic.partition
  默認(rèn)值：false
  是否允許動(dòng)態(tài)分區(qū)
• hive.exec.dynamic.partition.mode
  默認(rèn)值：strict
  在strict模式下膜赃，動(dòng)態(tài)分區(qū)的使用必須在一個(gè)靜態(tài)分區(qū)確認(rèn)的情況下，其他分區(qū)可以是動(dòng)態(tài)揉忘。nonstrict模式下所有分區(qū)都可以是動(dòng)態(tài)的
• hive.exec.max.dynamic.partitions
  默認(rèn)值：1000
  動(dòng)態(tài)分區(qū)的上限
• hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode
  默認(rèn)值：100
  每個(gè)mapper/reducer節(jié)點(diǎn)可以創(chuàng)建的最大動(dòng)態(tài)分區(qū)數(shù)
• hive.exec.max.created.files
  默認(rèn)值：100000
  一個(gè)mapreduce作業(yè)能創(chuàng)建的HDFS文件最大數(shù)

10.1 須知道

• hive.enforce.sorting
  默認(rèn)值：hive2.x之前全為false,hive2.x移除這個(gè)參數(shù)跳座，強(qiáng)制為true
  開(kāi)啟強(qiáng)制排序時(shí)，插數(shù)據(jù)到表中會(huì)進(jìn)行強(qiáng)制排序
• hive.enforce.bucketing
  默認(rèn)值：hive2.x之前全為false,hive2.x移除這個(gè)參數(shù)泣矛，強(qiáng)制為true
  數(shù)據(jù)分桶是否被強(qiáng)制執(zhí)行疲眷，默認(rèn)false，如果開(kāi)啟您朽，則寫入table數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)啟動(dòng)分桶
• hive.exec.parallel
  默認(rèn)值：false
  hive的執(zhí)行job是否并行執(zhí)行
• hive.exec.parallel.thread.number
  默認(rèn)值：8
  最多有多少個(gè)作業(yè)可以并行執(zhí)行咪橙。
• hive.mapred.mode
  默認(rèn)值：hive 2.0 之前是 nonstrict，2.0之后為strict
  如果是strict模式，很多有風(fēng)險(xiǎn)的查詢會(huì)被禁止運(yùn)行美侦，比如全表掃描、笛卡爾積等等
• hive.debug.localtask
  默認(rèn)值：false
  是否調(diào)試本地任務(wù)
• hive.optimize.ppd
  默認(rèn)值：true
  是否啟用謂詞下推
• hive.optimize.ppd.storage
  默認(rèn)值：true
  是否將為此下推推送到存儲(chǔ)處理中魂奥。如果hive.optimize.ppd置為false菠剩，這個(gè)參數(shù)忽略
• hive.execution.engine
  默認(rèn) mr，可選項(xiàng) mr耻煤、tez具壮、spark。
  設(shè)置為 mr 的時(shí)候哈蝇，每執(zhí)行一個(gè)sql都會(huì)單獨(dú)開(kāi)一個(gè)application棺妓，執(zhí)行完就釋放資源。
  設(shè)置為 spark 的時(shí)候炮赦，從開(kāi)始第一個(gè)sql開(kāi)始怜跑，只要沒(méi)有退出hive客戶端就不會(huì)另外開(kāi)啟一個(gè) application，所有任務(wù)都只用一個(gè)application吠勘，申請(qǐng)資源后重復(fù)利用性芬。
• hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution
  默認(rèn)值：true
  reduce任務(wù)推測(cè)執(zhí)行是否開(kāi)啟
• hive.limit.row.max.size
  默認(rèn)值：100000
  在使用limit做數(shù)據(jù)的子集查詢時(shí)保證的最小行數(shù)據(jù)量
• hive.limit.optimize.limit.file
  默認(rèn)值：10
  使用簡(jiǎn)單limit查詢數(shù)據(jù)子集時(shí)，可抽樣的最大文件數(shù)
• hive.limit.optimize.enable
  默認(rèn)值：false
  使用簡(jiǎn)單limit抽樣數(shù)據(jù)時(shí)是否開(kāi)啟優(yōu)化選項(xiàng)
• hive.limit.optimize.fetch.max
  默認(rèn)值：50000
  使用簡(jiǎn)單limit抽樣數(shù)據(jù)允許的最大行數(shù)
• hive.exec.mode.local.auto
  默認(rèn)值：false
  是否由hive決定自動(dòng)在local模式下運(yùn)行
• hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max
  默認(rèn)值：134217728
  如果 hive.exec.mode.local.auto 為 true剧防，當(dāng)輸入文件大小小于此閾值時(shí)可以自動(dòng)在本地模式運(yùn)行
• hive.exec.mode.local.auto.input.files.max
  默認(rèn)值：4
  map 任務(wù)數(shù)不超過(guò)這個(gè)數(shù)才能啟動(dòng)本地模式
• hive.optimize.bucketingsorting
  默認(rèn)值：true
• hive.optimize.reducededuplication.min.reducer
  默認(rèn)值: 4
• hive.optimize.correlation
  默認(rèn)值：false
• hive.optimize.sort.dynamic.partition
  默認(rèn)值：Hive 0.14.0 之后都置為false
• hive.cbo.enable
  默認(rèn)值：Hive 1.1.0 之后都置為true
• hive.cbo.returnpath.hiveop
  默認(rèn)值：false
• hive.optimize.null.scan
  默認(rèn)值：true

10.2 了解

• hive.exec.scratchdir
  Hive 0.14.0 之后默認(rèn)值為 /tmp/hive植锉。
  這個(gè)目錄用來(lái)存儲(chǔ)不同 map/reduce 階段的plans 和這些階段的中間輸出。
• hive.scratch.dir.permission
  默認(rèn)值：700
  在scratch根目錄下開(kāi)辟的特定用戶目錄的權(quán)限峭拘。
• hive.ppd.remove.duplicatefilters
  默認(rèn)值：true
  查詢優(yōu)化時(shí)俊庇，filters會(huì)被往下推。如果這個(gè)參數(shù)置為true鸡挠，則下推的filters會(huì)被保留在operator tree中辉饱，原始filter被刪除。如果false宵凌，則原始filter會(huì)被保留在operator tree的原始位置
• hive.sample.seednumber
  默認(rèn)值：0
  用來(lái)區(qū)分抽樣的數(shù)字
• hive.autogen.columnalias.prefix.label
  默認(rèn)值：_c
  當(dāng)在執(zhí)行中自動(dòng)產(chǎn)生列別名的前綴鞋囊，當(dāng)類似count這樣的聚合函數(shù)起作用時(shí)，如果不明確指出count(a) as xxx的話瞎惫，那么默認(rèn)會(huì)從列的位置的數(shù)字開(kāi)始算起添加溜腐，比如第一個(gè)count的結(jié)果會(huì)冠以列名_c0，接下來(lái)依次類推
• hive.autogen.columnalias.prefix.includefuncname
  默認(rèn)值：false
  在自動(dòng)生成列別名時(shí)是否帶函數(shù)的名字
• hive.start.cleanup.scratchdir
  默認(rèn)值：false
  當(dāng)啟動(dòng)hive服務(wù)時(shí)是否清空hive的scratch目錄
• hive.output.file.extension
  默認(rèn)值：(empty)
  輸出文件擴(kuò)展名
• hive.insert.into.multilevel.dirs
  默認(rèn)值：false
  是否插入到多級(jí)目錄
• hive.exec.script.maxerrsize
  默認(rèn)值：100000
  一個(gè)map/reduce任務(wù)允許打印到標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤里的最大字節(jié)數(shù)瓜喇，為了防止腳本把分區(qū)日志填滿
• hive.exec.rowoffset
  默認(rèn)值：false
  是否提供 row offset 虛擬列
• hive.exec.pre.hooks
  默認(rèn)值：空
  執(zhí)行前置條件挺益，一個(gè)用逗號(hào)分隔開(kāi)的實(shí)現(xiàn)了org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext接口的java class列表，配置了該配置后乘寒，每個(gè)hive任務(wù)執(zhí)行前都要執(zhí)行這個(gè)執(zhí)行前鉤子
• hive.exec.post.hooks
  默認(rèn)值：空
  同上望众，執(zhí)行后鉤子
• hive.exec.failure.hooks
  默認(rèn)值：空
  同上，異常時(shí)鉤子，在程序發(fā)生異常時(shí)執(zhí)行
• hive.heartbeat.interval
  默認(rèn)值：1000
  發(fā)送心跳的時(shí)間間隔烂翰，在mapjoin和filter操作中使用
• hive.udtf.auto.progress
  默認(rèn)值: false
  UDTF執(zhí)行時(shí)hive是否發(fā)送進(jìn)度信息到TaskTracker
• hive.exec.counters.pull.interval
  默認(rèn)值：1000
  運(yùn)行中job輪詢JobTracker的時(shí)間間隔夯缺，設(shè)置小會(huì)影響JobTracker的load，設(shè)置大可能看不出運(yùn)行任務(wù)的信息甘耿，要去平衡
• hive.exec.drop.ignorenonexistent
  默認(rèn)值：true
  這個(gè)參數(shù)設(shè)置為true的情況下踊兜，如果表xxx不存在，drop table xxx會(huì)報(bào)錯(cuò)
• hive.exec.show.job.failure.debug.info
  默認(rèn)值：true
  在作業(yè)失敗時(shí)是否提供一個(gè)任務(wù)debug信息
• hive.auto.progress.timeout
  默認(rèn)值：0
  運(yùn)行自動(dòng)progressor的時(shí)間間隔佳恬，設(shè)置為0等同于forever
• hive.table.parameters.default
  默認(rèn)值：empty
  新建表的屬性字段默認(rèn)值
• hive.variable.substitute
  默認(rèn)值：true
  是否支持變量替換捏境，如果開(kāi)啟的話，支持語(yǔ)法如{system:var}和${env.var}
• hive.error.on.empty.partition
  默認(rèn)值：false
  在遇到結(jié)果為空的動(dòng)態(tài)分區(qū)時(shí)是否報(bào)錯(cuò)
• hive.exec.default.partition.name
  默認(rèn)值：HIVE_DEFAULT_PARTITION
  當(dāng)動(dòng)態(tài)分區(qū)啟用時(shí)毁葱，如果數(shù)據(jù)列里包含null或者空字符串的話垫言，數(shù)據(jù)會(huì)被插入到這個(gè)分區(qū)
• hive.fetch.output.serde
  默認(rèn)值：org.apache.hadoop.hive.serde2.DelimitedJSONSerDe
  FetchTask序列化fetch輸出時(shí)需要的SerDe
• hive.optimize.reducededuplication
  默認(rèn)值：true
  如果數(shù)據(jù)已經(jīng)根據(jù)相同的key做好聚合，那么去除掉多余的map/reduce作業(yè)
• hive.new.job.grouping.set.cardinality
  默認(rèn)值 30倾剿，多維統(tǒng)計(jì)的時(shí)候所用到的參數(shù) --- 了解一下
• hive.optimize.skewjoin.compiletime
  默認(rèn)值: false
• hive.optimize.union.remove
  默認(rèn)值: false
• hive.mapred.supports.subdirectories
  默認(rèn)值: false
• hive.auto.convert.join.use.nonstaged
  默認(rèn)值: false
• hive.rework.mapredwork
  默認(rèn)值：false
• hive.scratchdir.lock
  默認(rèn)值：false
• hive.conf.validation
  默認(rèn)值：true
• hive.fetch.task.conversion
  默認(rèn)值：Hive 0.14.0之后置為 more
• hive.map.groupby.sorted
  默認(rèn)值：hive2.0 之前false筷频，hive2.0開(kāi)始true
• hive.fetch.task.aggr
  默認(rèn)值：false
• hive.execution.mode
  默認(rèn) container，可選項(xiàng) container柱告，llap截驮。
  hive 2.0 以上版本出現(xiàn)
• hive.mapred.local.mem
  默認(rèn)值 0，Hive 2.0 版本開(kāi)始出現(xiàn)
  local模式下际度，mapper和reducer的內(nèi)存
• hive.optimize.countdistinct
  默認(rèn)值：true葵袭，Hive 3.0 版本出現(xiàn)
  是否將count distinct 分為2個(gè)階段執(zhí)行，第一階段根據(jù)distinct key使用多個(gè)reducer乖菱，第二階段使用一個(gè)reducer
• hive.optimize.remove.sq_count_check
  默認(rèn)值：false坡锡，Hive 3.0 版本出現(xiàn)
• hive.merge.nway.joins
  默認(rèn)值: true，hive2.2.0版本出現(xiàn)
  多join并且join條件相同窒所，把join合并為一個(gè)join operator
• hive.optimize.limittranspose
  默認(rèn)值：false鹉勒，hive2.0.0版本出現(xiàn)
• hive.optimize.limittranspose.reductionpercentage
  默認(rèn)值：1.0，hive2.0.0版本出現(xiàn)
• hive.optimize.limittranspose.reductiontuples
  默認(rèn)值：0吵取，hive2.0.0版本出現(xiàn)
• hive.optimize.filter.stats.reduction
  默認(rèn)值：false禽额，hive2.1.0版本出現(xiàn)
• hive.cbo.cnf.maxnodes
  默認(rèn)值：-1, hive2.1.1之后出現(xiàn)
• hive.groupby.position.alias
  默認(rèn)值：false, hive2.2.0之后出現(xiàn)
• hive.orderby.position.alias
  默認(rèn)值：true, hive2.2.0之后出現(xiàn)
• hive.io.sarg.cache.max.weight.mb
  默認(rèn)值：10, Hive 2.2.1 出現(xiàn)