1.優化時，把hive sql當做map reduce程序來讀，會有很好的效果。
2.對job數比較多的作業運行效率比較低，即使有幾百行的表，如果多次關聯，多次彙總，作業執行時間還是比較長的。
3.對count（distinct），效率較低。
優化可以從幾個方面着手：
1.好的模型設計事半功倍
2.解決數據傾斜問題
3.減少job數量
4.設置合理的map reduce的task數，能有效提升性能（10w級的計算，用一個reduce足夠）
5.不適用count(distinct)
6.對小文件進行合併，是行之有效的提高效率的方法，
7.優化時把握整體，單個作業最優不如整體最優