一個hive任務，如何才算是優化的任務，hadoop job config里哪些配置能影響hive的效率。看看hive的詳細配置我們可以略知一二。
hive的配置：
hive.ddl.output.format：hive的ddl語句的輸出格式，默認是text，純文本，還有json格式，這個是0.90以后才出的新配置；
hive.exec.script.wrapper：hive調用腳本時的包裝器，默認是null，如果設置為python的話，那么在做腳本調用操作時語句會變為python <script command>，null的話就是直接執行<script command>；
hive.exec.plan：hive執行計劃的文件路徑，默認是null，會在運行時自動設置，形如hdfs://xxxx/xxx/xx；
hive.exec.scratchdir：hive用來存儲不同階段的map/reduce的執行計劃的目錄，同時也存儲中間輸出結果，默認是/tmp/<user.name>/hive，我們實際一般會按組區分，然后組內自建一個tmp目錄存儲；
hive.exec.submitviachild：在非local模式下，決定hive是否要在獨立的jvm中執行map/reduce；默認是false，也就是說默認map/reduce的作業是在hive的jvm上去提交的；
hive.exec.script.maxerrsize：當用戶調用transform或者map或者reduce執行腳本時，最大的序列化錯誤數，默認100000，一般也不用修改；
hive.exec.compress.output：一個查詢的最后一個map/reduce任務輸出是否被壓縮的標志，默認為false，但是一般會開啟為true，好處的話，根據這篇文章，節省空間不說，在不考慮cpu壓力的時候會提高io；
hive.exec.compress.intermediate：類似上個，在一個查詢的中間的map/reduce任務輸出是否要被壓縮，默認false，但一般也會手動開啟，這篇文章對比了這兩個配置，其中回復講到，The former affects compression between MapReduce stages in a Hive query. The latter affects compression between map and reduce phases during the shuffle. 如此而已；
hive.jar.path：當使用獨立的jvm提交作業時，hive_cli.jar所在的位置，無默認值；
hive.aux.jars.path：當用戶自定義了UDF或者SerDe，這些插件的jar都要放到這個目錄下，無默認值；
hive.partition.pruning：在編譯器發現一個query語句中使用分區表然而未提供任何分區謂詞做查詢時，拋出一個錯誤從而保護分區表，默認是nonstrict；（待讀源碼后細化，網上資料極少）
hive.map.aggr：map端聚合是否開啟，默認開啟；這篇文章給出了map端聚合的很詳細的描述；
hive.join.emit.interval：在發出join結果之前對join最右操作緩存多少行的設定，默認1000；hive jira里有個對該值設置太小的bugfix；
hive.map.aggr.hash.percentmemory：map端聚合時hash表所占用的內存比例，默認0.5，這個在map端聚合開啟后使用，參看hive.map.aggr里提到的文章；
hive.default.fileformat：CREATE TABLE語句的默認文件格式，默認TextFile，其他可選的有SequenceFile、RCFile還有Orc；對于文件格式的說明對比，這里有篇對比可以參考，infoq上有篇文章講了hadoop的文件格式；
hive.merge.mapfiles：在只有map的作業結束時合并小文件，默認開啟true；
hive.merge.mapredfiles：在一個map/reduce作業結束后合并小文件，默認不開啟false；
hive.merge.size.per.task：作業結束時合并文件的大小，默認256MB；
hive.merge.smallfiles.avgsize：在作業輸出文件小于該值時，起一個額外的map/reduce作業將小文件合并為大文件，小文件的基本閾值，設置大點可以減少小文件個數，需要mapfiles和mapredfiles為true，默認值是16MB；