HIVE使用中的一些小技巧和注意事项：
1、储存路径
关注HIVE表的数据存储，一般情况下，较少去关注HIVE的数据储存，但如果一旦涉及到定时任务或者调度系统，需要注意上游数据的产出路径、时间、是否产出成功，这时需要关注所使用数据的HDFS路径（使用desc extended table_name查询），同时，在数据正常产出后也会在HDFS路径下生成一个名为SUCCESS的空文件，作为任务产出成功的标志。

2、分区表及数据回溯
分区表：即每天产生一个分区的数据，有全量更新，也有增量更新的数据。如果是分区表，一定查询的先加分区过滤，一定要养成这个好习惯。滴滴的数据普遍采用T+1的数据，即5月3日的数据是在5月4日凌晨产生，同时有部分业务线的数据会追溯，比如5月4日凌晨不仅产生5月3日的分区数据，同时还会重新计算5月1-2日的数据，将原来5月1-2日的数据覆盖，所以不同时间产出同一时间分区的数据结果可能略有不同。

3、join优化
1）小表放join左边，左边的表放入内存。网上有说0.9版本后是自动转化的，但是需要设置参数 hive.auto.convert.join=true，默认是false。好习惯是写的时候小表放左边就好了。
2） 多表join 用同一key join，则只产生一个MR job
3）  当很多指标独立，用union all 代替join

4、空值处理
1）NULL和数字相加的问题，为避免这种情况先nvl 或者 coalesce 先处理
2）NULL 值关联时，可排除掉不参与关联，也可随机分散开避免倾斜
3）尤其要关注字段本身为NULL值，还是字符串’NULL'

5、分维度汇总的小技巧
正常情况下，一般对数据会进行各个维度的汇总，比如分全国、城市、车型等等，可以使用下面的一些函数和group by配合使用，这样会减少执行次数，一次性产出分各个维度的数据。
1）with cube：简称数据魔方，可以实现hive多个任意维度的查询。
2）grouping sets：作为GROUP BY的子句，允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项，可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来。
3）roll up：可以实现从右到做递减多级的统计，显示统计某一层次结构的聚合。
注：mysql中可以使用with rollup使用

6、动态分区
有时候，我们生成一张分区表，可能需要回溯之前的分区数据，一种办法是通过python/shell脚本传参去执行，还有一种使用HIVE里面的动态分区，一次性回溯，前一种更容易理解，后一种效率更高。
开启动态分区功能：set hive.exec.dynamic.partition = true;
设置动态分区模式（严格模式：要求至少一分区静态；非严格模式：允许所有分区动态）
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
动态分区语法：关键字partition括号内为动态分区字段，select语句最后两个字段与之对应
INSERT OVERWRITE TABLE employees
PARTITION (country, state)
select ……, se.cnty, se.st

from staged_employees se;

其他的HIVE使用技巧还有内外部表的设置，JAVAde UDF、文件流处理实现自定义函数，控制文件储存格式和压缩方式来压缩储存空间等，这些不逐一介绍，大家可以在接触之后再慢慢学习。

HIVE使用中的一些小技巧和注意事项：
1、储存路径
关注HIVE表的数据存储，一般情况下，较少去关注HIVE的数据储存，但如果一旦涉及到定时任务或者调度系统，需要注意上游数据的产出路径、时间、是否产出成功，这时需要关注所使用数据的HDFS路径（使用desc extended table_name查询），同时，在数据正常产出后也会在HDFS路径下生成一个名为SUCCESS的空文件，作为任务产出成功的标志。

2、分区表及数据回溯
分区表：即每天产生一个分区的数据，有全量更新，也有增量更新的数据。如果是分区表，一定查询的先加分区过滤，一定要养成这个好习惯。滴滴的数据普遍采用T+1的数据，即5月3日的数据是在5月4日凌晨产生，同时有部分业务线的数据会追溯，比如5月4日凌晨不仅产生5月3日的分区数据，同时还会重新计算5月1-2日的数据，将原来5月1-2日的数据覆盖，所以不同时间产出同一时间分区的数据结果可能略有不同。

3、join优化
1）小表放join左边，左边的表放入内存。网上有说0.9版本后是自动转化的，但是需要设置参数 hive.auto.convert.join=true，默认是false。好习惯是写的时候小表放左边就好了。
2） 多表join 用同一key join，则只产生一个MR job
3）  当很多指标独立，用union all 代替join

4、空值处理
1）NULL和数字相加的问题，为避免这种情况先nvl 或者 coalesce 先处理
2）NULL 值关联时，可排除掉不参与关联，也可随机分散开避免倾斜
3）尤其要关注字段本身为NULL值，还是字符串’NULL'

5、分维度汇总的小技巧
正常情况下，一般对数据会进行各个维度的汇总，比如分全国、城市、车型等等，可以使用下面的一些函数和group by配合使用，这样会减少执行次数，一次性产出分各个维度的数据。
1）with cube：简称数据魔方，可以实现hive多个任意维度的查询。
2）grouping sets：作为GROUP BY的子句，允许开发人员在GROUP BY语句后面指定多个统计选项，可以简单理解为多条group by语句通过union all把查询结果聚合起来结合起来。
3）roll up：可以实现从右到做递减多级的统计，显示统计某一层次结构的聚合。
注：mysql中可以使用with rollup使用

6、动态分区
有时候，我们生成一张分区表，可能需要回溯之前的分区数据，一种办法是通过python/shell脚本传参去执行，还有一种使用HIVE里面的动态分区，一次性回溯，前一种更容易理解，后一种效率更高。
开启动态分区功能：set hive.exec.dynamic.partition = true;
设置动态分区模式（严格模式：要求至少一分区静态；非严格模式：允许所有分区动态）
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;
动态分区语法：关键字partition括号内为动态分区字段，select语句最后两个字段与之对应
INSERT OVERWRITE TABLE employees
PARTITION (country, state)
select ……, se.cnty, se.st

from staged_employees se;

其他的HIVE使用技巧还有内外部表的设置，JAVAde UDF、文件流处理实现自定义函数，控制文件储存格式和压缩方式来压缩储存空间等，这些不逐一介绍，大家可以在接触之后再慢慢学习。