hive.ddl.output.format：

hive的ddl语句的输出格式，

默认是text，纯文本，还有json格式，这个是0.90以后才出的新配置；

hive.exec.script.wrapper：

hive调用脚本时的包装器，默认是null，

如果设置为python的话，那么在做脚本调用操作时语句会变为python <script command>，null的话就是直接执行<script command>；

hive.exec.plan：

hive执行计划的文件路径，

默认是null，会在运行时自动设置，形如hdfs://xxxx/xxx/xx；

hive.exec.scratchdir：

hive用来存储不同阶段的map/reduce的执行计划的目录，同时也存储中间输出结果，

默认是/tmp/<user.name>/hive，

我们实际一般会按组区分，然后组内自建一个tmp目录存储；

hive.exec.submitviachild：

在非local模式下，决定hive是否要在独立的jvm中执行map/reduce；

默认是false，也就是说默认map/reduce的作业是在hive的jvm上去提交的；

hive.exec.script.maxerrsize：

当用户调用transform或者map或者reduce执行脚本时，最大的序列化错误数，

默认100000，一般也不用修改；

hive.exec.compress.output：

一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志，

默认为false，但是一般会开启为true，好处的话，节省空间不说，在不考虑cpu压力的时候会提高io；

hive.exec.compress.intermediate：

类似上个，在一个查询的中间的map/reduce任务输出是否要被压缩，

默认false，

hive.jar.path：

当使用独立的jvm提交作业时，hive_cli.jar所在的位置，

无默认值；

hive.aux.jars.path：

当用户自定义了UDF或者SerDe，这些插件的jar都要放到这个目录下，

无默认值；

hive.partition.pruning：

在编译器发现一个query语句中使用分区表然而未提供任何分区谓词做查询时，抛出一个错误从而保护分区表，

默认是nonstrict；（待读源码后细化，网上资料极少）

hive.map.aggr：

map端聚合是否开启，

默认开启；

hive.join.emit.interval：

在发出join结果之前对join最右操作缓存多少行的设定，

默认1000；hive jira里有个对该值设置太小的bugfix；

hive.map.aggr.hash.percentmemory：

map端聚合时hash表所占用的内存比例，

默认0.5，这个在map端聚合开启后使用，

hive.default.fileformat：

CREATE TABLE语句的默认文件格式，

默认TextFile，其他可选的有SequenceFile、RCFile还有Orc；

hive.merge.mapfiles：

在只有map的作业结束时合并小文件，

默认开启true；

hive.merge.mapredfiles：

在一个map/reduce作业结束后合并小文件，

默认不开启false；

hive.merge.size.per.task：

作业结束时合并文件的大小，

默认256MB；

hive.merge.smallfiles.avgsize：

在作业输出文件小于该值时，起一个额外的map/reduce作业将小文件合并为大文件，小文件的基本阈值，设置大点可以减少小文件个数，需要mapfiles和mapredfiles为true，

默认值是16MB；

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，

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。

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；

hive.exec.script.maxerrsize：

一个map/reduce任务允许打印到标准错误里的最大字节数，为了防止脚本把分区日志填满，

默认是100000；

hive.exec.script.allow.partial.consumption：

hive是否允许脚本不从标准输入中读取任何内容就成功退出，

默认关闭false；

hive.script.operator.id.env.var：

在用户使用transform函数做自定义map/reduce时，存储唯一的脚本标识的环境变量的名字，

默认 HIVE_SCRIPT_OPERATOR_ID；

hive.exec.compress.output：

控制hive的查询结果输出是否进行压缩，压缩方式在hadoop的mapred.output.compress中配置，

默认不压缩false；

hive.exec.compress.intermediate：

控制hive的查询中间结果是否进行压缩，同上条配置，默认不压缩false；

hive.exec.parallel：

hive的执行job是否并行执行，

默认不开启false，

在很多操作如join时，子查询之间并无关联可独立运行，这种情况下开启并行运算可以大大加速；

hive.exec.parallel.thread.number：

并行运算开启时，允许多少作业同时计算，

默认是8；

hive.exec.rowoffset：

是否提供行偏移量的虚拟列，

默认是false不提供，

Hive有两个虚拟列:

一个是INPUT__FILE__NAME,表示输入文件的路径，

另外一个是BLOCK__OFFSET__INSIDE__FILE，表示记录在文件中的块偏移量，这对排查出现不符合预期或者null结果的查询是很有帮助的；

hive.task.progress：

控制hive是否在执行过程中周期性的更新任务进度计数器，开启这个配置可以帮助job tracker更好的监控任务的执行情况，

但是会带来一定的性能损耗，当动态分区标志hive.exec.dynamic.partition开启时，

本配置自动开启；

hive.exec.pre.hooks：

执行前置条件，一个用逗号分隔开的实现了org.apache.hadoop.hive.ql.hooks.ExecuteWithHookContext接口的

java class列表，配置了该配置后，每个hive任务执行前都要执行这个执行前钩子，

默认是空；

hive.exec.post.hooks：

同上，执行后钩子，

默认是空；

hive.exec.failure.hooks：

同上，异常时钩子，在程序发生异常时执行，

默认是空；

hive.mergejob.maponly：

试图生成一个只有map的任务去做merge，前提是支持CombineHiveInputFormat，

默认开启true；

hive.auto.convert.join：

根据输入文件的大小决定是否将普通join转换为mapjoin的一种优化，

默认不开启false；

hive.mapjoin.smalltable.filesize：

输入表文件的mapjoin阈值，如果输入文件的大小小于该值，则试图将普通join转化为mapjoin，

默认25MB；

hive.mapjoin.localtask.max.memory.usage：

mapjoin本地任务执行时hash表容纳key/value的最大量，超过这个值的话本地任务会自动退出，

默认是0.9；

hive.mapjoin.followby.gby.localtask.max.memory.usage：

类似上面，只不过是如果mapjoin后有一个group by的话，该配置控制类似这样的query的本地内存容量上限，

默认是0.55；

hive.mapjoin.check.memory.rows：

在运算了多少行后执行内存使用量检查，

默认100000；

hive.heartbeat.interval：

发送心跳的时间间隔，在mapjoin和filter操作中使用，

默认1000；

hive.script.auto.progress：

hive的transform/map/reduce脚本执行时是否自动的将进度信息发送给TaskTracker来避免任务没有响应被误杀，

本来是当脚本输出到标准错误时，发送进度信息，但是开启该项后，输出到标准错误也不会导致信息发送，

因此有可能会造成脚本有死循环产生，但是TaskTracker却没有检查到从而一直循环下去；

hive.script.serde：

    用户脚本转换输入到输出时的SerDe约束，默认是org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe；

hive.script.recordreader：

从脚本读数据的时候的默认reader，默认是org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TextRecordReader；

hive.script.recordwriter：

写数据到脚本时的默认writer，默认org.apache.hadoop.hive.ql.exec.TextRecordWriter；

hive.input.format：

输入格式，

默认是org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat，

如果出现问题，可以改用org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat；

hive.udtf.auto.progress：

UDTF执行时hive是否发送进度信息到TaskTracker，

默认是false；

hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution：

reduce任务推测执行是否开启，

默认是true；

hive.exec.counters.pull.interval：

运行中job轮询JobTracker的时间间隔，设置小会影响JobTracker的load，设置大可能看不出运行任务的信息，要去平衡，

默认是1000；

hive.enforce.bucketing：

数据分桶是否被强制执行，

默认false，如果开启，则写入table数据时会启动分桶，

hive.enforce.sorting：

开启强制排序时，插数据到表中会进行强制排序，默认false；

hive.optimize.reducededuplication：

如果数据已经根据相同的key做好聚合，那么去除掉多余的map/reduce作业，此配置是文档的推荐配置，建议打开，

默认是true；

hive.exec.dynamic.partition：

在DML/DDL中是否支持动态分区，

默认false；

hive.exec.dynamic.partition.mode：

在strict模式下，动态分区的使用必须在一个静态分区确认的情况下，其他分区可以是动态；

默认strict，

hive.exec.max.dynamic.partitions：

动态分区的上限，

默认1000；

hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode：

每个mapper/reducer节点可以创建的最大动态分区数，

默认100；

hive.exec.max.created.files：

一个mapreduce作业能创建的HDFS文件最大数，

默认是100000；

hive.exec.default.partition.name：

当动态分区启用时，如果数据列里包含null或者空字符串的话，数据会被插入到这个分区，

默认名字是__HIVE_DEFAULT_PARTITION__；

hive.fetch.output.serde：

FetchTask序列化fetch输出时需要的SerDe，

默认是org.apache.hadoop.hive.serde2.DelimitedJSONSerDe;

hive.exec.mode.local.auto：

是否由hive决定自动在local模式下运行，

默认是false，

hive.exec.drop.ignorenoneexistent：

在drop表或者视图时如果发现表或视图不存在，是否报错，

默认是true；

hive.exec.show.job.failure.debug.info：

在作业失败时是否提供一个任务debug信息，

默认true；

hive.auto.progress.timeout：

运行自动progressor的时间间隔，

默认是0，  等价于forever；

hive.table.parameters.default：

新建表的属性字段默认值，

默认是empty 空；

hive.variable.substitute：

是否支持变量替换，如果开启的话，支持语法如${var} ${system:var}和${env.var}，

默认是true；

hive.error.on.empty.partition：

在遇到结果为空的动态分区时是否报错，

默认是false；

hive.exim.uri.scheme.whitelist：

在导入导出数据时提供的一个白名单列表，列表项之间由逗号分隔，

默认hdfs, pfile；

hive.limit.row.max.size：

字面意思理解就是在使用limit做数据的子集查询时保证的最小行数据量，

默认是100000；

hive.limit.optimize.limit.file：

使用简单limit查询数据子集时，可抽样的最大文件数，

默认是10；

hive.limit.optimize.enable：

使用简单limit抽样数据时是否开启优化选项，

默认是false，

关于limit的优化问题，在hive programming书中解释的是这个feature有drawback，对于抽样的不确定性给出了风险提示；

hive.limit.optimize.fetch.max：

使用简单limit抽样数据允许的最大行数，

默认50000，查询query受限，insert不受影响；

hive.rework.mapredwork：

是否重做mapreduce，

默认是false；

hive.sample.seednumber：

用来区分抽样的数字，

默认是0；

hive.io.exception.handlers：

io异常处理handler类列表，

默认是空，

当record reader发生io异常时，由这些handler来处理异常；

hive.autogen.columnalias.prefix.label：

当在执行中自动产生列别名的前缀，当类似count这样的聚合函数起作用时，如果不明确指出count(a) as xxx的话，

那么默认会从列的位置的数字开始算起添加，比如第一个count的结果会冠以列名_c0，接下来依次类推，

默认值是_c，数据开发过程中应该很多人都看到过这个别名；

hive.autogen.columnalias.prefix.includefuncname：

在自动生成列别名时是否带函数的名字，

默认是false；

hive.exec.perf.logger：

负责记录客户端性能指标的日志类名，必须是org.apache.hadoop.hive.ql.log.PerfLogger的子类，

默认是org.apache.hadoop.hive.ql.log.PerfLogger；

hive.start.cleanup.scratchdir：

当启动hive服务时是否清空hive的scratch目录，

默认是false；

hive.output.file.extension：

输出文件扩展名，

默认是空；

hive.insert.into.multilevel.dirs：

是否插入到多级目录，

默认是false；

hive.files.umask.value：

hive创建文件夹时的dfs.umask值，

默认是0002；

hive.metastore.local：

控制hive是否连接一个远程metastore服务器还是开启一个本地客户端jvm，默认是true，

Hive0.10已经取消了该配置项；

javax.jdo.option.ConnectionURL：

JDBC连接字符串，

默认 jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true；

javax.jdo.option.ConnectionDriverName：

JDBC的driver，

默认org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver；

javax.jdo.PersisteneManagerFactoryClass：

实现JDO PersistenceManagerFactory的类名，

默认org.datanucleus.jdo.JDOPersistenceManagerFactory；

javax.jdo.option.DetachAllOnCommit：

事务提交后detach所有提交的对象，

默认是true；

javax.jdo.option.NonTransactionalRead：

是否允许非事务的读，

默认是true；

javax.jdo.option.ConnectionUserName：

username，

默认APP；

javax.jdo.option.ConnectionPassword：

password，

默认mine；

javax.jdo.option.Multithreaded：

是否支持并发访问metastore，

默认是true；

datanucleus.connectionPoolingType：

使用连接池来访问JDBC metastore，

默认是DBCP；

datanucleus.validateTables：

检查是否存在表的schema，

默认是false；

datanucleus.validateColumns：

检查是否存在列的schema，

默认false；

datanucleus.validateConstraints：

检查是否存在constraint的schema，

默认false；

datanucleus.storeManagerType：

元数据存储类型，

默认rdbms；

datanucleus.autoCreateSchema：

在不存在时是否自动创建必要的schema，

默认是true；

datanucleus.aotuStartMechanismMode：

如果元数据表不正确，抛出异常，

默认是checked；

datanucleus.transactionIsolation：

默认的事务隔离级别，

默认是read-committed；

datanucleus.cache.level2：

使用二级缓存，

默认是false；

datanucleus.cache.level2.type：

二级缓存的类型，有两种，SOFT:软引用，WEAK:弱引用，

默认是SOFT；

datanucleus.identifierFactory：

id工厂生产表和列名的名字，

默认是datanucleus；

datanucleus.plugin.pluginRegistryBundleCheck：

当plugin被发现并且重复时的行为，

默认是LOG；

hive.metastroe.warehouse.dir：

数据仓库的位置，

默认是/user/hive/warehouse；

hive.metastore.execute.setugi：

非安全模式，设置为true会令metastore以客户端的用户和组权限执行DFS操作，

默认是false，这个属性需要服务端和客户端同时设置；

hive.metastore.event.listeners：

metastore的事件监听器列表，逗号隔开，

默认是空；

hive.metastore.partition.inherit.table.properties：

当新建分区时自动继承的key列表，

默认是空；

hive.metastore.end.function.listeners：

metastore函数执行结束时的监听器列表，

默认是空；

hive.metastore.event.expiry.duration：

事件表中事件的过期时间，

默认是0；

hive.metastore.event.clean.freq：

metastore中清理过期事件的定时器的运行周期，

默认是0；

hive.metastore.connect.retries：

创建metastore连接时的重试次数，

默认是5；

hive.metastore.client.connect.retry.delay：

客户端在连续的重试连接等待的时间，

默认1；

hive.metastore.client.socket.timeout：

客户端socket超时时间，

默认20秒；

hive.metastore.rawstore.impl：

原始metastore的存储实现类，

默认是org.apache.hadoop.hive.metastore.ObjectStore；

hive.metastore.batch.retrieve.max：

在一个batch获取中，能从metastore里取出的最大记录数，

默认是300；

hive.metastore.ds.connection.url.hook：查找JDO连接url时hook的名字，默认是javax.jdo.option.ConnectionURL；

hive.metastore.ds.retry.attempts：

当出现连接错误时重试连接的次数，

默认是1次；

hive.metastore.ds.retry.interval：

metastore重试连接的间隔时间，

默认1000毫秒；

hive.metastore.server.min.threads：

在thrift服务池中最小的工作线程数，

默认是200；

hive.metastore.server.max.threads：

最大线程数，

默认是100000；

hive.metastore.server.tcp.keepalive：

metastore的server是否开启长连接，长连可以预防半连接的积累，

默认是true；

hive.metastore.sasl.enabled：

metastore thrift接口的安全策略，开启则用SASL加密接口，客户端必须要用Kerberos机制鉴权，

默认是不开启false；

hive.metastore.kerberos.keytab.file：

在开启sasl后kerberos的keytab文件存放路径，

默认是空；

hive.metastore.kerberos.principal：

kerberos的principal，_HOST部分会动态替换，

默认是hive-metastore/_HOST@EXAMPLE.COM；

hive.metastore.cache.pinobjtypes：

在cache中支持的metastore的对象类型，由逗号分隔，

默认是Table,StorageDescriptor,SerDeInfo,Partition,Database,Type,FieldSchema,Order；

hive.metastore.authorization.storage.checks：

在做类似drop partition操作时，metastore是否要认证权限，

默认是false；

hive.metastore.schema.verification：

强制metastore的schema一致性，开启的话会校验在metastore中存储的信息的版本和hive的jar包中的版本一致性，

并且关闭自动schema迁移，用户必须手动的升级hive并且迁移schema，关闭的话只会在版本不一致时给出警告，

默认是false不开启；

hive.index.compact.file.ignore.hdfs：

在索引文件中存储的hdfs地址将在运行时被忽略，如果开启的话；如果数据被迁移，那么索引文件依然可用，

默认是false；

hive.optimize.index.filter.compact.minsize：

压缩索引自动应用的最小输入大小，

默认是5368709120；

hive.optimize.index.filter.compact.maxsize：

同上，相反含义，如果是负值代表正无穷，

默认是-1；

hive.index.compact.query.max.size：

一个使用压缩索引做的查询能取到的最大数据量，

默认是10737418240 个byte；负值代表无穷大；

hive.index.compact.query.max.entries：

使用压缩索引查询时能读到的最大索引项数，

默认是10000000；负值代表无穷大；

hive.index.compact.binary.search：

在索引表中是否开启二分搜索进行索引项查询，

默认是true；

hive.exec.concatenate.check.index：

如果设置为true，那么在做ALTER TABLE tbl_name CONCATENATE on a table/partition（有索引） 操作时，抛出错误；

可以帮助用户避免index的删除和重建；

hive.stats.dbclass：

存储hive临时统计信息的数据库，

默认是jdbc:derby；

hive.stats.autogather：

在insert overwrite命令时自动收集统计信息，

默认开启true；

hive.stats.jdbcdriver：

数据库临时存储hive统计信息的jdbc驱动；

hive.stats.dbconnectionstring：

临时统计信息数据库连接串，

默认jdbc:derby:databaseName=TempStatsStore;create=true；

hive.stats.defaults.publisher：

如果dbclass不是jdbc或者hbase，那么使用这个作为默认发布，必须实现StatsPublisher接口，

默认是空；

hive.stats.defaults.aggregator：

如果dbclass不是jdbc或者hbase，那么使用该类做聚集，要求实现StatsAggregator接口，

默认是空；

hive.stats.jdbc.timeout：

jdbc连接超时配置，

默认30秒；

hive.stats.retries.max：

当统计发布合聚集在更新数据库时出现异常时最大的重试次数，

默认是0，不重试；

hive.stats.retries.wait：

重试次数之间的等待窗口，

默认是3000毫秒；

hive.client.stats.publishers：

做count的job的统计发布类列表，由逗号隔开，

默认是空；必须实现org.apache.hadoop.hive.ql.stats.ClientStatsPublisher接口；

hive.client.stats.counters：

没什么用~~~

hive.security.authorization.enabled：

hive客户端是否认证，

默认是false；

hive.security.authorization.manager：

hive客户端认证的管理类，

默认是org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.DefaultHiveAuthorizationProvider；

用户定义的要实现org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.HiveAuthorizationProvider；

hive.security.authenticator.manager：

hive客户端授权的管理类，

默认是org.apache.hadoop.hive.ql.security.HadoopDefaultAuthenticator；

用户定义的需要实现org.apache.hadoop.hive.ql.security.HiveAuthenticatorProvider；

hive.security.authorization.createtable.user.grants：

当表创建时自动授权给用户，

默认是空；

hive.security.authorization.createtable.group.grants：

同上，自动授权给组，

默认是空；

hive.security.authorization.createtable.role.grants：

同上，自动授权给角色，

默认是空；

hive.security.authorization.createtable.owner.grants：

同上，自动授权给owner，

默认是空；

hive.security.metastore.authorization.manager：

metastore的认证管理类，

默认是org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.DefaultHiveMetastoreAuthorizationProvider；

用户定义的必须实现org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.HiveMetastoreAuthorizationProvider接口；

接口参数要包含org.apache.hadoop.hive.ql.security.authorization.StorageBasedAuthorizationProvider接口；

使用HDFS的权限控制认证而不是hive的基于grant的方式；

hive.security.metastore.authenticator.manager：

metastore端的授权管理类，

默认是org.apache.hadoop.hive.ql.security.HadoopDefaultMetastoreAuthenticator，

自定义的必须实现org.apache.hadoop.hive.ql.security.HiveAuthenticatorProvider接口；

hive.metastore.pre.event.listeners：

在metastore做数据库任何操作前执行的事件监听类列表；

fs.har.impl：

访问Hadoop Archives的实现类，低于hadoop 0.20版本的都不兼容，

默认是org.apache.hadoop.hive.shims.HiveHarFileSystem；

hive.archive.enabled：

是否允许归档操作，

默认是false；

hive.archive.har.parentdir.settable：

在创建HAR文件时必须要有父目录，需要手动设置，在新的hadoop版本会支持，

默认是false；

hive.support.concurrency：

hive是否支持并发，

默认是false，支持读写锁的话，必须要起zookeeper；

hive.lock.mapred.only.operation：

控制是否在查询时加锁，

默认是false；

hive.lock.numretries：

获取锁时尝试的重试次数，

默认是100；

hive.lock.sleep.between.retries：

在重试间隔的睡眠时间，

默认60秒；

hive.zookeeper.quorum：

zk地址列表，

默认是空；

hive.zookeeper.client.port：

zk服务器的连接端口，

默认是2181；

hive.zookeeper.session.timeout：

zk客户端的session超时时间，

默认是600000；

hive.zookeeper.namespace：

在所有zk节点创建后的父节点，

默认是hive_zookeeper_namespace；

hive.zookeeper.clean.extra.nodes：

在session结束时清除所有额外node；

hive.cluster.delegation.token.store.class：

代理token的存储实现类，

默认是org.apache.hadoop.hive.thrift.MemoryTokenStore，

可以设置为org.apache.hadoop.hive.thrift.ZooKeeperTokenStore来做负载均衡集群；

hive.cluster.delegation.token.store.zookeeper.connectString：

zk的token存储连接串，

默认是localhost:2181；

hive.cluster.delegation.token.store.zookeeper.znode：

token存储的节点跟路径，

默认是/hive/cluster/delegation；

hive.cluster.delegation.token.store.zookeeper.acl：

token存储的ACL，

默认是sasl:hive/host1@example.com:cdrwa,sasl:hive/host2@example.com:cdrwa；

hive.use.input.primary.region：

从一张input表创建表时，创建这个表到input表的主region，

默认是true；

hive.default.region.name：

默认region的名字，

默认是default；

hive.region.properties：

region的默认的文件系统和jobtracker，

默认是空；

hive.cli.print.header：

查询输出时是否打印名字和列，

默认是false；

hive.cli.print.current.db：

hive的提示里是否包含当前的db，

默认是false；

hive.hbase.wal.enabled：

写入hbase时是否强制写wal日志，

默认是true；

hive.hwi.war.file：

hive在web接口是的war文件的路径，

默认是lib/hive-hwi-xxxx(version).war；

hive.hwi.listen.host：

hwi监听的host地址，

默认是0.0.0.0；

hive.hwi.listen.port：

hwi监听的端口，

默认是9999；

hive.test.mode：

hive是否运行在测试模式，默认是false；

hive.test.mode.prefix：

在测试模式运行时，表的前缀字符串，

默认是test_；

hive.test.mode.samplefreq：

如果hive在测试模式运行，并且表未分桶，抽样频率是多少，

默认是32；

hive.test.mode.nosamplelist：

在测试模式运行时不进行抽样的表列表，

默认是空；