文件存储格式

Hive支持的存储数的格式主要有;TEXTFILE(行式存储) 、SEQUENCEFILE(行式存储)、ORC(列式存储)、PARQUET(列式存储)。

列式存储和行式存储

img

上图左边为逻辑表,右边第一个为行式存储,第二个为列式存储。

行存储的特点: 查询满足条件的一整行数据的时候,列存储则需要去每个聚集的字段找到对应的每个列的值,行存储只需要找到其中一个值,其余的值都在相邻地方,所以此时行存储查询的速度更快。select *

列存储的特点: 因为每个字段的数据聚集存储,在查询只需要少数几个字段的时候,能大大减少读取的数据量;每个字段的数据类型一定是相同的,列式存储可以针对性的设计更好的设计压缩算法。 select 某些字段效率更高

TEXTFILE和SEQUENCEFILE的存储格式都是基于行存储的;

ORC和PARQUET是基于列式存储的。

  • TEXTFILE格式

    • 默认格式,数据不做压缩,磁盘开销大,数据解析开销大。可结合Gzip、Bzip2使用(系统自动检查,执行查询时自动解压),但使用这种方式,hive不会对数据进行切分,从而无法对数据进行并行操作。
  • ORC格式

    • Orc (Optimized Row Columnar)是hive 0.11版里引入的新的存储格式。
    • 可以看到每个Orc文件由1个或多个stripe组成,每个stripe250MB大小,这个Stripe实际相当于RowGroup概念,不过大小由4MB->250MB,这样能提升顺序读的吞吐率。每个Stripe里有三部分组成,分别是Index Data,Row Data,Stripe Footer:

img

一个orc文件可以分为若干个Stripe
一个stripe可以分为三个部分
indexData:某些列的索引数据
rowData :真正的数据存储
StripFooter:stripe的元数据信息
       1)Index Data:一个轻量级的index,默认是每隔1W行做一个索引。这里做的索引只是记录某行的各字段在Row Data中的offset。
​    2)Row Data:存的是具体的数据,先取部分行,然后对这些行按列进行存储。对每个列进行了编码,分成多个Stream来存储。
​    3)Stripe Footer:存的是各个stripe的元数据信息
每个文件有一个File Footer,这里面存的是每个Stripe的行数,每个Column的数据类型信息等;每个文件的尾部是一个PostScript,这里面记录了整个文件的压缩类型以及FileFooter的长度信息等。在读取文件时,会seek到文件尾部读PostScript,从里面解析到File Footer长度,再读FileFooter,从里面解析到各个Stripe信息,再读各个Stripe,即从后往前读。
  • PARQUET格式
    • Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。
    • Parquet文件是以二进制方式存储的,所以是不可以直接读取的,文件中包括该文件的数据和元数据,因此Parquet格式文件是自解析的。
    • 通常情况下,在存储Parquet数据的时候会按照Block大小设置行组的大小,由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block,这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理,增大任务执行并行度。Parquet文件的格式如下图所示。

Parquet文件格式

  • ​ 上图展示了一个Parquet文件的内容,一个文件中可以存储多个行组,文件的首位都是该文件的Magic Code,用于校验它是否是一个Parquet文件,Footer length记录了文件元数据的大小,通过该值和文件长度可以计算出元数据的偏移量,文件的元数据中包括每一个行组的元数据信息和该文件存储数据的Schema信息。除了文件中每一个行组的元数据,每一页的开始都会存储该页的元数据,在Parquet中,有三种类型的页:数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值,字典页存储该列值的编码字典,每一个列块中最多包含一个字典页,索引页用来存储当前行组下该列的索引,目前Parquet中还不支持索引页。

文件存储格式对比实验

从存储文件的压缩比和查询速度两个角度对比。

压缩格式 压缩后文件大小 查询速度(s)
stored as textfile 18.1 M 21.54
stored as orc 2.8 M 20.867
stored as parquet 13.1 M 22.922

存储和压缩结合

官网:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC

ORC存储方式的压缩:

Key Default Notes
orc.compress ZLIB high level compression (one of NONE, ZLIB, SNAPPY)
orc.compress.size 262,144 number of bytes in each compression chunk
orc.stripe.size 67,108,864 number of bytes in each stripe
orc.row.index.stride 10,000 number of rows between index entries (must be >= 1000)
orc.create.index true whether to create row indexes
orc.bloom.filter.columns “” comma separated list of column names for which bloom filter should be created
orc.bloom.filter.fpp 0.05 false positive probability for bloom filter (must >0.0 and <1.0)
文件格式 压缩格式 最终文件
orc 7.7 M
orc snappy 3.8 M

SerDe

​ Serde是 ==Serializer/Deserializer==的简写。hive使用Serde进行行对象的序列与反序列化。最后实现把文件内容映射到 hive 表中的字段数据类型。

​ 为了更好的阐述使用 SerDe 的场景,我们需要了解一下 Hive 是如何读数据的(类似于 HDFS 中数据的读写操作):

HDFS files –> InputFileFormat –> <key, value> –> Deserializer –> Row object

Row object –> Serializer –> <key, value> –> OutputFileFormat –> HDFS files

SerDe 类型

  • Hive 中内置==org.apache.hadoop.hive.serde2== 库,内部封装了很多不同的SerDe类型。

  • 你可以创建表时使用用户自定义的Serde或者native Serde如果 ROW FORMAT没有指定或者指定了 ROW FORMAT DELIMITED就会使用native Serde

  • Hive SerDes:
    • Avro (Hive 0.9.1 and later)
    • ORC (Hive 0.11 and later)
    • RegEx
    • Thrift
    • Parquet (Hive 0.13 and later)
    • CSV (Hive 0.14 and later)
    • MultiDelimitSerDe
多字符分割场景
1##xiaoming
2##xiaowang
3##xiaozhang

-- MultiDelimitSerDe
create  table kfly_mul (id String, name string)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.contrib.serde2.MultiDelimitSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES ("field.delim"="##");

-- RegexSerDe 解决多字符分割场景
create  table t2(id int, name string)
row format serde 'org.apache.hadoop.hive.serde2.RegexSerDe' 
WITH SERDEPROPERTIES ("input.regex" = "^(.*)\\#\\#(.*)$");

调优

Fetch抓取

  • Fetch抓取是指,==Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算==

    • 例如:select * from score;
    • 在这种情况下,Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件,然后输出查询结果到控制台
  • 在hive-default.xml.template文件中 ==hive.fetch.task.conversion默认是more==,老版本hive默认是minimal,该属性修改为more以后,在全局查找、字段查找、limit查找等都不走mapreduce。

  • 案例实操

    • `sql
      – 把 hive.fetch.task.conversion设置成==none==,然后执行查询语句,都会执行mapreduce程序
      set hive.fetch.task.fen=none;
      select * from score;
      select s_id from score;
      select s_id from score limit 3;

    – 把hive.fetch.task.conversion设置成==more==,然后执行查询语句,如下查询方式都不会执行mapreduce程序。
    set hive.fetch.task.conversion=more;
    select * from score;
    select s_id from score;
    select s_id from score limit 3;
    `

本地模式

  • 在Hive客户端测试时,默认情况下是启用hadoop的job模式,把任务提交到集群中运行,这样会导致计算非常缓慢;

  • Hive可以通过本地模式在单台机器上处理任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。

  • 案例实操

    `sql
    –开启本地模式,并执行查询语句
    set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地mr

    –设置local mr的最大输入数据量,当输入数据量小于这个值时采用local mr的方式,
    –默认为134217728,即128M
    set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;

    –设置local mr的最大输入文件个数,当输入文件个数小于这个值时采用local mr的方式,
    –默认为4
    set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=5;

–执行查询的sql语句
select * from student cluster by s_id


#### 表的优化

##### 小表、大表 join

```sql
-- 数据量小的表放在join的左边
-- 可以使用map join让小的维度表(1000条以下的记录条数)先进内存。在map端完成reduce。
select  count(distinct s_id)  from score;
select count(s_id) from score group by s_id; 
- -新版的hive已经对小表 join 大表和大表 join 小表进行了优化。小表放在左边和右边已经没有明显区别。
-- 多个表关联时,最好分拆成小段,避免大sql(无法控制中间Job)
大表 join 大表
  • 1.空 key 过滤

    • 有时join超时是因为某些key对应的数据太多,而相同key对应的数据都会发送到相同的reducer上,从而导致内存不够。

    • 此时我们应该仔细分析这些异常的key,很多情况下,这些key对应的数据是异常数据,我们需要在SQL语句中进行过滤。

    • 测试环境准备:

      use myhive;
      create table ori(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
      
      create table nullidtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
      
      create table jointable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';
      
      load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/hive_big_table/*' into table ori; 
      load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/hive_have_null_id/*' into table nullidtable;
      
      

      过滤空key与不过滤空key的结果比较

      不过滤:
      INSERT OVERWRITE TABLE jointable
      SELECT a.* FROM nullidtable a JOIN ori b ON a.id = b.id;
      结果:
      No rows affected (152.135 seconds)
      
      过滤:
      INSERT OVERWRITE TABLE jointable
      SELECT a.* FROM (SELECT * FROM nullidtable WHERE id IS NOT NULL ) a JOIN ori b ON a.id = b.id;
      结果:
      No rows affected (141.585 seconds)
      
  • 2、空 key 转换

    • 有时虽然某个 key 为空对应的数据很多,但是相应的数据不是异常数据,必须要包含在 join 的结果中,此时我们可以表 a 中 key 为空的字段赋一个随机的值,使得数据随机均匀地分不到不同的 reducer 上。

      不随机分布:

      set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;
      set mapreduce.job.reduces=7;
      INSERT OVERWRITE TABLE jointable
      SELECT a.*
      FROM nullidtable a
      LEFT JOIN ori b ON CASE WHEN a.id IS NULL THEN 'hive' ELSE a.id END = b.id;
      No rows affected (41.668 seconds)  
      
      

      结果:这样的后果就是所有为null值的id全部都变成了相同的字符串,及其容易造成数据的倾斜(所有的key相同,相同key的数据会到同一个reduce当中去)

      为了解决这种情况,我们可以通过hive的rand函数,随记的给每一个为空的id赋上一个随机值,这样就不会造成数据倾斜

    ​ 随机分布:

    set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;
    set mapreduce.job.reduces=7;
    INSERT OVERWRITE TABLE jointable
    SELECT a.*
    FROM nullidtable a
    LEFT JOIN ori b ON CASE WHEN a.id IS NULL THEN concat('hive', rand()) ELSE a.id END = b.id;
    
    No rows affected (42.594 seconds)              
    
map join
  • 如果不指定MapJoin 或者不符合 MapJoin的条件,那么Hive解析器会将Join操作转换成Common Join,即:在Reduce阶段完成join。容易发生数据倾斜。可以用 MapJoin 把小表全部加载到内存在map端进行join,避免reducer处理。

  • 1、开启MapJoin参数设置

     --默认为true
    set hive.auto.convert.join = true;
    
  • 2、大表小表的阈值设置(默认25M一下认为是小表)

set hive.mapjoin.smalltable.filesize=26214400;

  • 3、MapJoin工作机制

xxx

首先是Task A,它是一个Local Task(在客户端本地执行的Task),负责扫描小表b的数据,将其转换成一个HashTable的数据结构,并写入本地的文件中,之后将该文件加载到DistributeCache中。

接下来是Task B,该任务是一个没有Reduce的MR,启动MapTasks扫描大表a,在Map阶段,根据a的每一条记录去和DistributeCache中b表对应的HashTable关联,并直接输出结果。

由于MapJoin没有Reduce,所以由Map直接输出结果文件,有多少个Map Task,就有多少个结果文件。

案例实操:

(1)开启Mapjoin功能

set hive.auto.convert.join = true; 默认为true

(2)执行小表JOIN大表语句

INSERT OVERWRITE TABLE jointable2
SELECT b.id, b.time, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
FROM smalltable s
JOIN bigtable  b
ON s.id = b.id;

Time taken: 31.814 seconds

(3)执行大表JOIN小表语句

INSERT OVERWRITE TABLE jointable2
SELECT b.id, b.time, b.uid, b.keyword, b.url_rank, b.click_num, b.click_url
FROM bigtable  b
JOIN smalltable  s
ON s.id = b.id;

Time taken: 28.46 seconds
group By
  • 默认情况下,Map阶段同一Key数据分发给一个reduce,当一个key数据过大时就倾斜了。

  • 并不是所有的聚合操作都需要在Reduce端完成,很多聚合操作都可以先在Map端进行部分聚合,最后在Reduce端得出最终结果。

  • 开启Map端聚合参数设置

    --是否在Map端进行聚合,默认为True
    set hive.map.aggr = true;
    --在Map端进行聚合操作的条目数目
    set hive.groupby.mapaggr.checkinterval = 100000;
    --有数据倾斜的时候进行负载均衡(默认是false)
    set hive.groupby.skewindata = true;
    
    当选项设定为 true,生成的查询计划会有两个MR Job。第一个MR Job中,Map的输出结果会随机分布到Reduce中,每个Reduce做部分聚合操作,并输出结果,这样处理的结果是相同的Group By Key有可能被分发到不同的Reduce中,从而达到负载均衡的目的;第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中(这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中),最后完成最终的聚合操作。
    
count(distinct)
  • 数据量小的时候无所谓,数据量大的情况下,由于count distinct 操作需要用一个reduce Task来完成,这一个Reduce需要处理的数据量太大,就会导致整个Job很难完成,一般count distinct使用先group by 再count的方式替换

    环境准备:

  create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';

  load data local inpath '/kkb/install/hivedatas/data/100万条大表数据(id除以10取整)/bigtable' into table bigtable;


  --每个reduce任务处理的数据量 默认256000000(256M)
   set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;

   select  count(distinct ip )  from log_text;

   转换成
   set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=32123456;
   select count(ip) from (select ip from log_text group by ip) t;


   虽然会多用一个Job来完成,但在数据量大的情况下,这个绝对是值得的。
笛卡尔积
  • 尽量避免笛卡尔积,即避免join的时候不加on条件,或者无效的on条件
  • Hive只能使用1个reducer来完成笛卡尔积。

分区剪裁、列剪裁

  • 尽可能早地过滤掉尽可能多的数据量,避免大量数据流入外层SQL。
  • 列剪裁
    • 只获取需要的列的数据,减少数据输入。
  • 分区裁剪
    • 分区在hive实质上是目录,分区裁剪可以方便直接地过滤掉大部分数据。
    • 尽量使用分区过滤,少用select *

​ 环境准备:

create table ori(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';

create table bigtable(id bigint, time bigint, uid string, keyword string, url_rank int, click_num int, click_url string) row format delimited fields terminated by '\t';

load data local inpath '/home/admin/softwares/data/加递增id的原始数据/ori' into table ori;

load data local inpath '/home/admin/softwares/data/100万条大表数据(id除以10取整)/bigtable' into table bigtable;

先关联再Where:

SELECT a.id
FROM bigtable a
LEFT JOIN ori b ON a.id = b.id
WHERE b.id <= 10;

正确的写法是写在ON后面:先Where再关联

SELECT a.id
FROM ori a
LEFT JOIN bigtable b ON (a.id <= 10 AND a.id = b.id);

或者直接写成子查询:

SELECT a.id
FROM bigtable a
RIGHT JOIN (SELECT id
FROM ori
WHERE id <= 10
) b ON a.id = b.id;

并行执行

  • 把一个sql语句中没有相互依赖的阶段并行去运行。提高集群资源利用率
--开启并行执行
set hive.exec.parallel=true;
--同一个sql允许最大并行度,默认为8。
set hive.exec.parallel.thread.number=16;

严格模式

  • Hive提供了一个严格模式,可以防止用户执行那些可能意想不到的不好的影响的查询。

  • 通过设置属性hive.mapred.mode值为默认是非严格模式nonstrict 。开启严格模式需要修改hive.mapred.mode值为strict,开启严格模式可以禁止3种类型的查询。

    --设置非严格模式(默认)
    set hive.mapred.mode=nonstrict;
    
    --设置严格模式
    set hive.mapred.mode=strict;
    
  • (1)对于分区表,除非where语句中含有分区字段过滤条件来限制范围,否则不允许执行

    --设置严格模式下 执行sql语句报错; 非严格模式下是可以的
    select * from order_partition;
    
    异常信息:Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException [Error 10041]: No partition predicate found for Alias "order_partition" Table "order_partition" 
    
  • (2)对于使用了order by语句的查询,要求必须使用limit语句

    --设置严格模式下 执行sql语句报错; 非严格模式下是可以的
    select * from order_partition where month='2019-03' order by order_price; 
    
    异常信息:Error: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException 1:61 In strict mode, if ORDER BY is specified, LIMIT must also be specified. Error encountered near token 'order_price'
    
  • (3)限制笛卡尔积的查询

    • 严格模式下,避免出现笛卡尔积的查询

JVM重用

  • JVM重用是Hadoop调优参数的内容,其对Hive的性能具有非常大的影响,特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景,这类场景大多数执行时间都很短。

    Hadoop的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和Reduce任务的。这时JVM的启动过程可能会造成相当大的开销,尤其是执行的job包含有成百上千task任务的情况。JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次。N的值可以在Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置。通常在10-20之间,具体多少需要根据具体业务场景测试得出。

    <property>
      <name>mapreduce.job.jvm.numtasks</name>
      <value>10</value>
      <description>How many tasks to run per jvm. If set to -1, there is
      no limit. 
      </description>
    </property>
    
    

    我们也可以在hive当中通过

     set  mapred.job.reuse.jvm.num.tasks=10;
    

    这个设置来设置我们的jvm重用

    这个功能的缺点是,开启JVM重用将一直占用使用到的task插槽,以便进行重用,直到任务完成后才能释放。如果某个“不平衡的”job中有某几个reduce task执行的时间要比其他Reduce task消耗的时间多的多的话,那么保留的插槽就会一直空闲着却无法被其他的job使用,直到所有的task都结束了才会释放。

推测执行

  • 在分布式集群环境下,因为程序Bug(包括Hadoop本身的bug),负载不均衡或者资源分布不均等原因,会造成同一个作业的多个任务之间运行速度不一致,有些任务的运行速度可能明显慢于其他任务(比如一个作业的某个任务进度只有50%,而其他所有任务已经运行完毕),则这些任务会拖慢作业的整体执行进度。为了避免这种情况发生,Hadoop采用了推测执行(Speculative Execution)机制,它根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务,并为这样的任务启动一个备份任务,让该任务与原始任务同时处理同一份数据,并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。

    设置开启推测执行参数:Hadoop的mapred-site.xml文件中进行配置

<property>
  <name>mapreduce.map.speculative</name>
  <value>true</value>
  <description>If true, then multiple instances of some map tasks 
               may be executed in parallel.</description>
</property>

<property>
  <name>mapreduce.reduce.speculative</name>
  <value>true</value>
  <description>If true, then multiple instances of some reduce tasks 
               may be executed in parallel.</description>
</property>

不过hive本身也提供了配置项来控制reduce-side的推测执行:

  <property>
    <name>hive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution</name>
    <value>true</value>
    <description>Whether speculative execution for reducers should be turned on. </description>
  </property>

关于调优这些推测执行变量,还很难给一个具体的建议。如果用户对于运行时的偏差非常敏感的话,那么可以将这些功能关闭掉。如果用户因为输入数据量很大而需要执行长时间的map或者Reduce task的话,那么启动推测执行造成的浪费是非常巨大大。

压缩

​ 参见数据的压缩

  • Hive表中间数据压缩

    #设置为true为激活中间数据压缩功能,默认是false,没有开启
    set hive.exec.compress.intermediate=true;
    #设置中间数据的压缩算法
    set mapred.map.output.compression.codec= org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
    
    
  • Hive表最终输出结果压缩

    set hive.exec.compress.output=true;
    set mapred.output.compression.codec= 
    org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec;
    

数据倾斜

1 合理设置Map数
  • 1) 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。

    主要的决定因素有:input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小。
    
    举例:
    a)  假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数。
    b) 假设input目录下有3个文件a,b,c大小分别为10m,20m,150m,那么hadoop会分隔成4个块(10m,20m,128m,22m),从而产生4个map数。即,如果文件大于块大小(128m),那么会拆分,如果小于块大小,则把该文件当成一个块。
    
    
  • 2) 是不是map数越多越好?

      答案是否定的。如果一个任务有很多小文件(远远小于块大小128m),则每个小文件也会被当做一个块,用一个map任务来完成,而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间,就会造成很大的资源浪费。而且,同时可执行的map数是受限的。
    
  • 3) 是不是保证每个map处理接近128m的文件块,就高枕无忧了?

    答案也是不一定。比如有一个127m的文件,正常会用一个map去完成,但这个文件只有一个或者两个小字段,却有几千万的记录,如果map处理的逻辑比较复杂,用一个map任务去做,肯定也比较耗时。
    
    针对上面的问题2和3,我们需要采取两种方式来解决:即减少map数和增加map数;
    
    
小文件合并
  • 在map执行前合并小文件,减少map数:

  • CombineHiveInputFormat 具有对小文件进行合并的功能(系统默认的格式)

    set mapred.max.split.size=112345600;
    set mapred.min.split.size.per.node=112345600;
    set mapred.min.split.size.per.rack=112345600;
    set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
    
    

    这个参数表示执行前进行小文件合并,前面三个参数确定合并文件块的大小,大于文件块大小128m的,按照128m来分隔,小于128m,大于100m的,按照100m来分隔,把那些小于100m的(包括小文件和分隔大文件剩下的),进行合并。

复杂文件增加Map数
  • 当input的文件都很大,任务逻辑复杂,map执行非常慢的时候,可以考虑增加Map数,来使得每个map处理的数据量减少,从而提高任务的执行效率。

  • 增加map的方法为

    • 根据 ==computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))==公式
    • ==调整maxSize最大值==。让maxSize最大值低于blocksize就可以增加map的个数。
    mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=1 默认值为1
    
    mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=Long.MAXValue 默认值Long.MAXValue因此,默认情况下,切片大小=blocksize 
    
    maxsize(切片最大值): 参数如果调到比blocksize小,则会让切片变小,而且就等于配置的这个参数的值。
    
    minsize(切片最小值): 参数调的比blockSize大,则可以让切片变得比blocksize还大。
    
    
    • 例如
    --设置maxsize大小为10M,也就是说一个fileSplit的大小为10M
    set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=10485760;
    
合理设置Reduce数
  • 1、调整reduce个数方法一

    • 1)每个Reduce处理的数据量默认是256MB

      set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000;
      
    • 2) 每个任务最大的reduce数,默认为1009

      set hive.exec.reducers.max=1009;
      
    • 3) 计算reducer数的公式

      N=min(参数2,总输入数据量/参数1)
      
  • 2、调整reduce个数方法二

    --设置每一个job中reduce个数
    set mapreduce.job.reduces=3;
    
  • 3、reduce个数并不是越多越好
  • 过多的启动和初始化reduce也会消耗时间和资源;

  • 同时过多的reduce会生成很多个文件,也有可能出现小文件问题