Hive实战篇-动态分区导致小文件过多

一、问题描述

为了支撑相应的业务需求，本次生产环境通过Hive SQL来完成动态插入分区表数据的脚本开发。但是，动态分区的插入往往会伴随产生大量的小文件的发生。而小文件产生过多的影响主要分为以下两种情况：
（1） 从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。
（2）在HDFS中，每个小文件对象约占150byte，如果小文件过多会占用大量内存。这样NameNode内存容量严重制约了集群的扩展。
所以，我们必须要解决上述小文件过多的情况，可以从输入、中间过程和输出来入手进行优化。
二、知识概括

简要描述动态分区
所谓的动态分区，就是对分区表insert数据时候，数据库自动会根据分区字段的值，将数据插入到相应的分区中，Hive也提供了类似的机制，即动态分区。

·在PARTITION (month,day)中指定分区字段名即可；
·在SELECT子句的最后两个字段，必须对应前面PARTITION (month,day)中指定的分区字段，包括顺序。

[注意] hive使用动态分区，需要进行相应的配置。
2. 动态分区相关配置项介绍

● hive.exec.dynamic.partition
  ○ 默认值：false
  ○ 是否开启动态分区功能，默认为关闭状态
  ○ 使用动态分区，必须将该参数设置为true
● hive.exec.dynamic.partition.mode
  ○ 默认值为：strict
  ○ 动态分区的模式，默认为：strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区。nonstrict模式表示允许所有的分区字段都可以动态分区。
  ○ 一般需要设置为nonstrict
● hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode
  ○ 默认值为：100
  ○ 在每个执行的MR任务的节点上，最大可以创建多少个动态分区
  ○ 该参数根据实际数据情况来定
  ○ 比如：源数据中包含了一年的数据，即day字段有365个值，那么该参数就需要设置成大于365，如果使用默认值100，则会报错。
● hive.exec.max.dynamic.partitions
  ○ 在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区
  ○ 一般默认值足够，除非你的数据量非常大，需要创建的文件数大于100000，可以根据实际情况来调整
● hive.exec.max.created.files
  ○ 默认值为：100000
  ○ 整个MR job中，最大可以创建多少个hdfs文件
  ○ 一般默认值足够，除非你的数据量非常大，需要创建的文件数大于100000，可以根据实际情况来调整
● hive.error.on.empty.partition
  ○ 默认值为：false
  ○ 当有空分区生成时，是否抛出异常
  ○ 一般不需要设置

三、案例实操

1.本次优化的过程，所设置的参数主要涉及动态分区的参数配置以及减少map和reduce数量。

4. 调整参数减少Map数量
● 设置map输入合并小文件的相关参数：
#执行Map前进行小文件合并
#CombineHiveInputFormat底层是 Hadoop的 CombineFileInputFormat 方法
#此方法是在mapper中将多个文件合成一个split作为输入
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
#每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量)
set mapred.max.split.size=256000000;   -- 256M
#一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;  -- 100M
#一个交换机下split的至少的大小(这个值决定了多个交换机上的文件是否需要合并)
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;  -- 100M
● 设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数:
#设置map端输出进行合并，默认为true
set hive.merge.mapfiles = true;
#设置reduce端输出进行合并，默认为false
set hive.merge.mapredfiles = true;
#设置合并文件的大小
set hive.merge.size.per.task = 256000000;   -- 256M
#当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;   -- 16M 
 
5. 减少Reduce的数量
#reduce 的个数决定了输出的文件的个数，所以可以调整reduce的个数控制hive表的文件数量，
#hive中的分区函数 distribute by 正好是控制MR中partition分区的，
#然后通过设置reduce的数量，结合分区函数让数据均衡的进入每个reduce即可。
#第二种是设置每个reduce的大小，Hive会根据数据总大小猜测确定一个reduce个数
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=10240000000; -- 默认是1G，设置为10G
#执行以下语句，将数据均衡的分配到reduce中
set mapreduce.job.reduces=10;
insert into table A partition(dt)
select * from B
distribute by cast(rand()*100 as int);
解释：如设置reduce数量为10，则使用 rand()， 随机生成一个数 x % 10 ，
这样数据就会随机进入 reduce 中，防止出现有的文件过大或过小
 
6. 动态分区参数设置
set hive.exec.dynamic.partition = true;
set hive.exec.dynamic.partition.mode = nostrick;
set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=5000;
set hive.exec.max.dynamic.partitions = 10000;
set hive.exec.max.created.files =1000000;

四、结果对比

未处理小文件前，小文件数量很多，截图如下：

整体文件数如下图所示：

处理小文件后，文件大小如下图所示：

整体文件数如下图所示：

五、总结
以上就是我本次对由动态分区插入产生大量的小文件的优化过程，采用动态分区参数设置和减少map和reduce数量并且加上使用distribute by cast(rand()*N as int) 随机分发的策略很好的解决集群小文件问题，起到了优化的作用。

文章来源：仅用于学习记录,无商业用途