1、开启hive作业mapreduce任务中间压缩功能：
对于数据进行压缩可以减少job中map和reduce task间的数据传输量。对于中间数据压缩，选择一个低cpu开销编/解码器要不选择一个压缩率高的编解码器重要很多。hadoop压缩的默认编解码器是DefaultCodec，可以通过设置参数mapred.map.output.compression.codec来进行相应调整，这是一个hadoop配置项，可以在hadoop mapred-site.xml文件更改或hive-site.xml文件进行更改。SnappyCodec是一个比较好的编解码器，拥有低cpu开销和好的压缩率。
开启中间数据压缩需要设置参数：
hive.exec.compress.intermediate的值为true；
mapred.map.output.compression.codec为org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec：
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<property> <name>hive.exec.compress.intermediate</name> <value>true</value> </property> <property> <name>mapred.map.output.compression.codec</name> <value> org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec </value> </property> |
注意：hadoop开启中间压缩参数为mapred.compress.map.output。
2、开启hive作业最终输出结果压缩功能：
当hive将输出写入到表中时，输出内容同样可以进行压缩。通过设置属性hive.exec.compress.output为true控制输出结果压缩。用户可能需要保持默认设置false，然后通过在查询语句或执行脚本中设置这个值为true启用输出结果压缩功能。当参数hive.exec.compress.output设置为true时，需要为其制定一个编解码器，对于输出文件使用Gzip是个不错的选择，因为可以大大减小压缩文件的大小。但是，需要注意的是Gzip压缩文件对于后边mapreduce job而言是不可分割的。
启用结果压缩设置参数：
set hive.exec.compress.output=true;
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
可能的一个hive作业的设置如下：
set mapred.max.split.size=100000000;
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1000000000；
set hive.exec.reducers.max=256；
set hive.merge.mapfiles=true;
set hive.merge.mapredfiles =ture;
set hive.merge.size.per.task=256000000;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;
set hive.exec.compress.intermediate=true;
set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
set hive.exec.compress.output=true;
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec;
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