Hive 設置map 和 reduce 的個數

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Hive 設置map 和 reduce 的個數

1、    控制hive任務中的map數: 

1.    一般狀況下，做業會經過input的目錄產生一個或者多個map任務。 
主要的決定因素有： input的文件總個數，input的文件大小，集羣設置的文件塊大小(目前爲128M, 可在hive中經過set dfs.block.size;命令查看到，該參數不能自定義修改)；

2.    舉例： 
a)    假設input目錄下有1個文件a,大小爲780M,那麼hadoop會將該文件a分隔成7個塊（6個128m的塊和1個12m的塊），從而產生7個map數
b)    假設input目錄下有3個文件a,b,c,大小分別爲10m，20m，130m，那麼hadoop會分隔成4個塊（10m,20m,128m,2m）,從而產生4個map數
即，若是文件大於塊大小(128m),那麼會拆分，若是小於塊大小，則把該文件當成一個塊。

3.    是否是map數越多越好？ 
答案是否認的。若是一個任務有不少小文件（遠遠小於塊大小128m）,則每一個小文件也會被當作一個塊，用一個map任務來完成，
而一個map任務啓動和初始化的時間遠遠大於邏輯處理的時間，就會形成很大的資源浪費。
並且，同時可執行的map數是受限的。

 

4.    是否是保證每一個map處理接近128m的文件塊，就高枕無憂了？ 
答案也是不必定。好比有一個127m的文件，正常會用一個map去完成，但這個文件只有一個或者兩個小字段，卻有幾千萬的記錄，
若是map處理的邏輯比較複雜，用一個map任務去作，確定也比較耗時。

針對上面的問題3和4，咱們須要採起兩種方式來解決：即減小map數和增長map數；

如何合併小文件，減小map數？ 
    假設一個SQL任務：
         Select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04’;
         該任務的inputdir  /group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04
         共有194個文件，其中不少是遠遠小於128m的小文件，總大小9G，正常執行會用194個map任務。
         Map總共消耗的計算資源： SLOTS_MILLIS_MAPS= 623,020

         我經過如下方法來在map執行前合併小文件，減小map數：
         set mapred.max.split.size=100000000;
                    set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
                    set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
                    set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
                 再執行上面的語句，用了74個map任務，map消耗的計算資源：SLOTS_MILLIS_MAPS= 333,500
         對於這個簡單SQL任務，執行時間上可能差很少，但節省了一半的計算資源。
         大概解釋一下，100000000表示100M, set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;這個參數表示執行前進行小文件合併，
         前面三個參數肯定合併文件塊的大小，大於文件塊大小128m的，按照128m來分隔，小於128m,大於100m的，按照100m來分隔，把那些小於100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的），
         進行合併,最終生成了74個塊。
         
如何適當的增長map數？ 

         當input的文件都很大，任務邏輯複雜，map執行很是慢的時候，能夠考慮增長Map數，來使得每一個map處理的數據量減小，從而提升任務的執行效率。
         假設有這樣一個任務：
         Select data_desc,
                count(1),
                count(distinct id),
                sum(case when …),
                sum(case when ...),
                sum(…)
        from a group by data_desc
                   若是表a只有一個文件，大小爲120M，但包含幾千萬的記錄，若是用1個map去完成這個任務，確定是比較耗時的，這種狀況下，咱們要考慮將這一個文件合理的拆分紅多個，
                   這樣就能夠用多個map任務去完成。
                   set mapred.reduce.tasks=10;
                   create table a_1 as 
                   select * from a 
                   distribute by rand(123); 
                   
                   這樣會將a表的記錄，隨機的分散到包含10個文件的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，則會用10個map任務去完成。
                   每一個map任務處理大於12M（幾百萬記錄）的數據，效率確定會好不少。
    
   看上去，貌似這兩種有些矛盾，一個是要合併小文件，一個是要把大文件拆成小文件，這點正是重點須要關注的地方，
   根據實際狀況，控制map數量須要遵循兩個原則：使大數據量利用合適的map數；使單個map任務處理合適的數據量；

 

2、    控制hive任務的reduce數： 

1.    Hive本身如何肯定reduce數： 
reduce個數的設定極大影響任務執行效率，不指定reduce個數的狀況下，Hive會猜想肯定一個reduce個數，基於如下兩個設定：
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每一個reduce任務處理的數據量，默認爲1000^3=1G） 
hive.exec.reducers.max（每一個任務最大的reduce數，默認爲999）
計算reducer數的公式很簡單N=min(參數2，總輸入數據量/參數1)
即，若是reduce的輸入（map的輸出）總大小不超過1G,那麼只會有一個reduce任務；
如：select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 
            /group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04 總大小爲9G多，所以這句有10個reduce

2.    調整reduce個數方法一： 
調整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer參數的值；
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; （500M）
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 此次有20個reduce
         
3.    調整reduce個數方法二； 
set mapred.reduce.tasks = 15;
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt;此次有15個reduce

4.    reduce個數並非越多越好； 
同map同樣，啓動和初始化reduce也會消耗時間和資源；
另外，有多少個reduce,就會有多少個輸出文件，若是生成了不少個小文件，那麼若是這些小文件做爲下一個任務的輸入，則也會出現小文件過多的問題；

5.    什麼狀況下只有一個reduce； 
不少時候你會發現任務中無論數據量多大，無論你有沒有設置調整reduce個數的參數，任務中一直都只有一個reduce任務；
其實只有一個reduce任務的狀況，除了數據量小於hive.exec.reducers.bytes.per.reducer參數值的狀況外，還有如下緣由：
a)    沒有group by的彙總，好比把select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 寫成 select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04';
這點很是常見，但願你們儘可能改寫。
b)    用了Order by
c)    有笛卡爾積
一般這些狀況下，除了找辦法來變通和避免，我暫時沒有什麼好的辦法，由於這些操做都是全局的，因此hadoop不得不用一個reduce去完成；
一樣的，在設置reduce個數的時候也須要考慮這兩個原則：使大數據量利用合適的reduce數；使單個reduce任務處理合適的數據量；