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在 Hive 中，可以通过以下步骤配置并行执行：
启用并行执行：
SET hive.exec.parallel=true;
设置并行执行的线程数：
SET hive.exec.parallel.thread.number=8;
调整任务拆分粒度：
SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
优化并行执行的资源分配：
SET hive.auto.convert.join=true; SET hive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;
本题详细解读
1. 启用并行执行
Hive 默认情况下是单线程执行的，这意味着一个任务会按顺序执行。通过设置 hive.exec.parallel=true，可以启用并行执行，允许多个任务同时运行，从而提高查询的执行效率。
2. 设置并行执行的线程数
hive.exec.parallel.thread.number 参数用于控制并行执行的线程数。默认情况下，Hive 会根据集群的资源情况自动调整线程数。你可以根据集群的 CPU 核心数和内存大小来手动设置这个值。例如，设置为 8 表示最多可以同时运行 8 个任务。
3. 调整任务拆分粒度
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 参数用于控制每个 Reducer 处理的数据量。默认值是 256MB，这意味着每个 Reducer 会处理大约 256MB 的数据。通过调整这个参数，可以控制任务的拆分粒度，从而影响并行执行的效果。如果数据量较大，可以适当增加这个值，以减少 Reducer 的数量。
4. 优化并行执行的资源分配
hive.auto.convert.join 参数用于自动将小表的 Map Join 转换为 Common Join，从而减少数据传输和资源消耗。hive.mapjoin.smalltable.filesize 参数用于控制小表的大小，默认值是 25MB。如果小表的大小超过这个值，Hive 会将其转换为 Common Join。通过调整这两个参数，可以优化并行执行的资源分配，提高查询性能。
通过以上配置，可以有效地提高 Hive 查询的并行执行能力，从而加速数据处理过程。