存在的问题：
1 启动hive后等待资源的时间
2 根据输入文件的大小，map task 的个数是变化的，reduce始终是30，如何优化map的个数，map个数与reduce个数之间的关系比例？
Map 执行到百分之多少的时候，reduce可以进行？有个参数比例设置？
调整map和reduce 任务执行的内存和CPU虚拟内核数，将之前的2G和2核调整为4G和4核
3 insert中表与表之间的join,设计mapreduce的建议将小表放在前面。
where的条件写在join里面，使得减少join的数量
如果union all的部分个数大于2，或者每个union部分数据量大，应该拆成多个insert into 语句，实际测试过程中，执行时间能提升50%
4 包含group by 的是否要防止数据倾斜？set hive.groupby.skewindata = true
单个SQL所起的JOB个数尽量控制在5个以下
5 集群1点到4点多个复杂的任务在抢占资源，最高是运行85个程序，平均40多个，可以适当调整时间
6 优化执行时间超过一个小时的程序：
从odsh到ods层的程序
7 删除hdfs 目录下包含.hive-staging的文件
9 相关可能的调优参数
Yarn 资源分配性能调优
mapreduce.map.Java.opts –Xmx1024
mapreduce.reduce.java.opts=-Xms1024m –Xmx1024m;
说明：这两个参主要是为需要运行JVM程序（java、Scala等）准备的，通过这两个设置可以向JVM中传递参数的，与内存有关的是，-Xmx，-Xms等选项。此数值大小，应该在AM中的map.mb和reduce.mb之间。
