标记粗体的我个人认为在运行hive sql时可以根据数据情况进行设置，当然还有一些join的优化的配置需要单独研究。
mapred.reduce.tasks：每个作业的reduce任务数，默认是hadoop client的配置1个；
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer：每个reducer的大小，默认是1G，输入文件如果是10G，那么就会起10个reducer；
hive.exec.reducers.max：reducer的最大个数，如果在mapred.reduce.tasks设置为负值，那么hive将取该值作为reducers的最大可能值。当然还要依赖（输入文件大小/hive.exec.reducers.bytes.per.reducer）所得出的大小，取其小值作为reducer的个数，hive默认是999；
hive.fileformat.check：加载数据文件时是否校验文件格式，默认是true；
hive.groupby.skewindata：group by操作是否允许数据倾斜，默认是false，当设置为true时，执行计划会生成两个map/reduce作业，第一个MR中会将map的结果随机分布到reduce中，达到负载均衡的目的来解决数据倾斜，可以参看阿里巴巴数据平台的这篇文章了解hive对于数据倾斜时group by的处理；
hive.groupby.mapaggr.checkinterval：map端做聚合时，group by 的key所允许的数据行数，超过该值则进行分拆，默认是100000；
hive.mapred.local.mem：本地模式时，map/reduce的内存使用量，默认是0，就是无限制；
hive.mapjoin.followby.map.aggr.hash.percentmemory：map端聚合时hash表的内存占比，该设置约束group by在map join后进行，否则使用hive.map.aggr.hash.percentmemory来确认内存占比，默认值0.3；
hive.map.aggr.hash.force.flush.memeory.threshold：map端聚合时hash表的最大可用内存，如果超过该值则进行flush数据，默认是0.9；
hive.map.aggr.hash.min.reduction：如果hash表的容量与输入行数之比超过这个数，那么map端的hash聚合将被关闭，默认是0.5，设置为1可以保证hash聚合永不被关闭；
hive.optimize.groupby：在做分区和表查询时是否做分桶group by，默认开启true；
hive.multigroupby.singlemr：将多个group by产出为一个单一map/reduce任务计划，当然约束前提是group by有相同的key，默认是false；
hive.optimize.cp：列裁剪，默认开启true，在做查询时只读取用到的列，这个是个有用的优化；
hive.optimize.index.filter：自动使用索引，默认不开启false；
hive.optimize.index.groupby：是否使用聚集索引优化group-by查询，默认关闭false；
hive.optimize.ppd：是否支持谓词下推，默认开启；所谓谓词下推，将外层查询块的 WHERE 子句中的谓词移入所包含的较低层查询块（例如视图），从而能够提早进行数据过滤以及有可能更好地利用索引。这篇中文文章简单的说明了在关系数据库里的应用；
hive.optimize.ppd.storage：谓词下推开启时，谓词是否下推到存储handler，默认开启，在谓词下推关闭时不起作用；
hive.ppd.recognizetransivity：在等值join条件下是否产地重复的谓词过滤器，默认开启；
hive.join.cache.size：在做表join时缓存在内存中的行数，默认25000；
hive.mapjoin.bucket.cache.size：mapjoin时内存cache的每个key要存储多少个value，默认100；
hive.optimize.skewjoin：是否开启数据倾斜的join优化，默认不开启false；
hive.skewjoin.key：判断数据倾斜的阈值，如果在join中发现同样的key超过该值则认为是该key是倾斜的join key，默认是100000；
hive.skewjoin.mapjoin.map.tasks：在数据倾斜join时map join的map数控制，默认是10000；
hive.skewjoin.mapjoin.min.split：数据倾斜join时map join的map任务的最小split大小，默认是33554432，该参数要结合上面的参数共同使用来进行细粒度的控制；
hive.mapred.mode：hive操作执行时的模式，默认是nonstrict非严格模式，如果是strict模式，很多有风险的查询会被禁止运行，比如笛卡尔积的join和动态分区；