运维开发网

hive优化----控制hive中的map数

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-02-15 11:31 出处:网络 作者:超人学院66
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(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 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

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(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);

2. 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,130m,那么hadoop会分隔成4个块(10m,20m,128m,2m),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。

3. 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。

4. 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3和4,我们需要采取两种方式来解决:即减少map数和增加map数;

如何合并小文件,减少map数?
假设一个SQL任务:
Select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04’;
该任务的inputdir/group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04
共有194个文件,其中很多是远远小于128m的小文件,总大小9G,正常执行会用194个map任务。
Map总共消耗的计算资源: SLOTS_MILLIS_MAPS= 623,020

我通过以下方法来在map执行前合并小文件,减少map数:
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;
再执行上面的语句,用了74个map任务,map消耗的计算资源:SLOTS_MILLIS_MAPS= 333,500
对于这个简单SQL任务,执行时间上可能差不多,但节省了一半的计算资源。
大概解释一下,100000000表示100M, sethive.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,最终生成了74个块。

如何适当的增加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。
假设有这样一个任务:
Select data_desc,
count(1),
count(distinct id),
sum(case when …),
sum(case when ...),
sum(…)
from a group by data_desc
如果表a只有一个文件,大小为120M,但包含几千万的记录,如果用1个map去完成这个任务,肯定是比较耗时的,这种情况下,我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个,
这样就可以用多个map任务去完成。
set mapred.reduce.tasks=10;
create table a_1 as 
select * from a 
distribute by rand(123); 

这样会将a表的记录,随机的分散到包含10个文件的a_1表中,再用a_1代替上面sql中的a表,则会用10个map任务去完成。
每个map任务处理大于12M(几百万记录)的数据,效率肯定会好很多。

看上去,貌似这两种有些矛盾,一个是要合并小文件,一个是要把大文件拆成小文件,这点正是重点需要关注的地方,
根据实际情况,控制map数量需要遵循两个原则:使大数据量利用合适的map数;使单个map任务处理合适的数据量;
更多详情请关注超人学院:BJ-CRXY

0

精彩评论

暂无评论...
验证码 换一张
取 消