参数并不是设置越多任务性能越好，根据数据量、消耗、运行时间进行调整达到合理效果。
Hive：
（1）set hive.auto.convert.join = true; （是否自动转化成Map Join）
（2）set hive.map.aggr=true; （用于控制负载均衡，顶层的聚合操作放在Map阶段执行，从而减轻清洗阶段数据传输和Reduce阶段的执行时间，提升总体性能，该设置会消耗更多的内存）
（3）set hive.groupby.skewindata=true; （用于控制负载均衡，当数据出现倾斜时，如果该变量设置为true，那么Hive会自动进行负载均衡）
（4）set hive.merge.mapfiles=true; （用于hive引擎合并小文件使用）
（5）set mapreduce.map.memory.mb=4096; （设置Map内存大小，解决Memory占用过大/小）
（6）set mapreduce.reduce.memory.mb=4096;（设置Reduce内存大小，解决Memory占用过大/小）
（7）set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;（动态分区开启）
Spark：
（1）set spark.sql.legacy.parquet.datetimeRebaseModeInRead=LEGACY;（用于spark3中字段类型不匹配（例如datetime无法转换成date），消除sql中时间歧义，将Spark .sql. LEGACY . timeparserpolicy设置为LEGACY来恢复Spark 3.0之前的状态来转化）
（2）set spark.sql.adaptive.enabled=true;（是否开启调整Partition功能，如果开启，spark.sql.shuffle.partitions设置的Partition可能会被合并到一个Reducer里运行。平台默认开启，同时强烈建议开启。理由：更好利用单个Executor的性能，还能缓解小文件问题）
（3）set spark.sql.hive.convertInsertingPartitionedTable=false;（解决数据无法同步Impala问题，使用Spark3引擎必填）
（4）set spark.sql.finalStage.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes=2048M;（Spark小文件合并）