CBO优化
CBO是指Cost based Optimizer，即基于计算成本的优化。
在Hive中，计算成本模型考虑到了：数据的行数、CPU、本地IO、HDFS IO、网络IO等方面。Hive会计算同一SQL语句的不同执行计划的计算成本，并选出成本最低的执行计划。目前CBO在hive的MR引擎下主要用于join的优化，例如多表join的join顺序。
关闭CBO优化：
根据执行计划，可以看出，三张表的join顺序如下：
开启CBO优化
根据上述案例可以看出，CBO优化对于执行计划中join顺序是有影响的，其之所以会将province_info的join顺序提前，是因为province info的数据量较小，将其提前，会有更大的概率使得中间结果的数据量变小，从而使整个计算任务的数据量减小，也就是使计算成本变小。
Map端并行度
Map端的并行度，也就是Map的个数。是由输入文件的切片数决定的。一般情况下，Map端的并行度无需手动调整。
查询的表中存在大量小文件情况下：
按照Hadoop默认的切片策略，一个小文件会单独启动一个map task负责计算。若查询的表中存在大量小文件，则会启动大量map task，造成计算资源的浪费。这种情况下，可以使用Hive提供的CombineHiveInputFormat，多个小文件合并为一个切片，从而控制map task个数。
Reduce端并行度
Reduce端的并行度，也就是Reduce个数。相对来说，更需要关注。Reduce端的并行度，可由用户自己指定，也可由Hive自行根据该MR Job输入的文件大小进行估算。Hive自行估算Reduce并行度时，是以整个MR Job输入的文件大小作为依据的。因此，在某些情况下其估计的并行度很可能并不准确，此时就需要用户根据实际情况来指定Reduce并行度了。
小文件合并
小文件合并优化，分为两设置以下参数：个方面，分别是Map端输入的小文件合并，和Reduce端输出的小文件合并。
合并Map端输入的小文件，是指将多个小文件划分到一个切片中，进而由一个Map Task去处理。目的是防止为单个小文件启动一个Map Task，浪费计算资源。
相关参数为：
--可将多个小文件切片，合并为一个切片，进而由一个map任务处理
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; 合并Reduce端输出的小文件，是指将多个小文件合并成大文件。目的是减少HDFS小文件数量。其原理是根据计算任务输出文件的平均大小进行判断，若符合条件，则单独启动一个额外的任务进行合并。可设置以下参数：
--开启合并map reduce任务输出的小文件
set hive.merge.mapredfiles=true;--合并后的文件大小
set hive.merge.size.per.task=256000000;--触发小文件合并任务的阈值，若某计算任务输出的文件平均大小低于该值，则触发合并
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;
