今天遇到一个HIVE需求，输入只有4列，大概160MB，需要引用一些字典文件，然后输出70列数据；

典型的复杂计算，由于HIVE无法单独实现，采用TRANSFORM写了PYTHON脚本实现；

刚开始写完，map.tasks被设置为7个，结果运行了40分钟还没结束；

以下是一些改进的过程：

1、修改mapred.map.tasks无法实现修改map.tasks数目的目的，迂回的办法是将输入数据进行分片

我将输入数据分片到了87，这样该任务的map.tasks数目变成了87，速度大为提升，每个机器处理的速度减慢；

2、将输入数据按照键distribute by

如果不这样做，那么每个机器分到的数据都是平均的，导致一些聚合操作无法减少存储量，事先对输入数据进行distribute by分片，单个机器上的聚合效果非常好；

3、Python代码中优化数据结构

由于Python代码需要遍历所有的数据行，所以最好不要每个行都去查询很多词典，把多次相同的查询保存下来，共用结果数据；

同时把（a,b,c)为Key的词典，优化成dict[a][b][c]的形式，这样的查询效率高，并且省了更多的内存；

4、增加日志的跟踪

在HADOOP的脚本中，可以用sys.stderr输出一些错误日志，这样就不会干扰结果数据，但是能保存日志记录，比如写个这样的函数：

def logger(msg):
curr_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(time.time()))
sys.stderr.write("%s %s\n" % (str(curr_time), str(msg)))

就能够记录时间和自己想要跟踪的信息。

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