平时我们用的HIVE 我们都知道 select * from table_name 不走MR 直接走HTTP
hive 0.10.0为了执行效率考虑，简单的查询，就是只是select，不带count,sum,group by这样的，都不走map/reduce，直接读取hdfs文件进行filter过滤。这样做的好处就是不新开mr任务，执行效率要提高不少，但是不好的地方就是用户界面不友好，有时候数据量大还是要等很长时间，但是又没有任何返回。
改这个很简单，在hive-site.xml里面有个配置参数叫
hive.fetch.task.conversion
将这个参数设置为more，简单查询就不走map/reduce了，设置为minimal，就任何简单select都会走map/reduce
造200W数据 格式为
下面验证下like是否走MR
1、等值比较: =
select * from tp_200w_test where name='测试 '-等值条件下 --不走MR
2、模糊比较: LIKE
1）百分号在后面
select * from tp_200w_test where name like '测%' and address like '江苏%' --不走MR
2）百分号在前面
select * from tp_200w_test where name like '%试' --不走MR
3）百分号在2边
select * from tp_200w_test where address like '%物联%' --不走MR
4)百分号加中间
select * from tp_200w_test where address like '%物%联%' --不走MR
3、不等值比较: <>
select * from tp_200w_test where id <>1 --不走MR
4、小于比较:< ,大于比较> 小于等于<= 大于等于>=
select * from tp_200w_test where id <2 --不走MR
select * from tp_200w_test where id >2 --不走MR
select * from tp_200w_test where id >=2 --不走MR
select * from tp_200w_test where id <=2 --不走MR
5、空值判断is null, is not null
select * from tp_200w_test where id is null --不走MR
select * from tp_200w_test where id is not null --不走MR
6、JAVA的LIKE操作: RLIKE
select * from tp_200w_test where id rlike '^f.*r$' --不走MR
对于集合统计函数
1） count，sum ,min ,avg ,max 函数 都走MR，不在一一写
