Spark SQL 与 Hive 的小文件调优

小文件危害

小文件会造成 nn 处理压力变大，大大降低了读取性能，整个 HDFS 文件系统访问缓慢，大量的小文件还会导致 nn 内存溢出，无法正常使用。

表的缓存

# 缓存某个表
spark.catalog.cacheTable("tableName")

# 释放缓存的表
spark.catalog.uncacheTable("tableName")

shuffle 分区数调整

# 指定在进行 shuffle 操作时的分区数量，默认：200
spark.sql.shuffle.partitions

Spark SQL 客户端设置合并

在 Spark SQL 客户端合并小文件主要有两种方式，一种是 repartition，还有一种是 coalesce 方法。

两者区别：

repartition 在进行分区时会进行 shuffle 操作，通过哈希值来进行数据的重新分区。

coalesce 默认相当于 repartition 不走 shuffle 操作，假设当前合并为一个分区：coalesce(1)，那么只会运行 1 个 task 任务，多余的资源会被浪费。

还需注意 coalesce 的分区缩减全在内存里进行处理，如果当前处理的数据量过大，会导致程序的内存溢出。

如果在进行 coalesce 操作前的分区数小于得到的分区数，coalesce 就不会起作用，也不会进行 shuffle 操作。

在 Spark SQL 中使用如下：

名称不区分大小写。

INSERT ... SELECT /*+REPARTITION(n)*/ ...

INSERT ... SELECT /*+COALESCE(n)*/ ...

使用场景：

假设我们当前有 P 个分区，现在需要调整为 N 个分区。

如果 P < N，那么就只能使用 repartition。

如果 P > N，既可以使用 repartition，也可以使用 coalesce；但是如果大于很多的话建议用 repartition，运行效率会更高，资源不会浪费。

Hive 客户端处理小文件合并

方法一：

-- 是否开启分区调整功能，默认：false
set spark.sql.adaptive.enabled=true;

-- 开启分区调整后，在 reduce 阶段每个 task 最少处理的数据量，默认：64M，单位：B
-- 一般改成和集群块一样的大小，Hadoop2.7.2版本及之前默认64MB，Hadoop2.7.3版本及之后默认128M
set spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=128000000;

-- 开启分区调整后，最小的 reducer 个数，默认：1
set spark.sql.adaptive.minNumPostShufflePartitions=1;

-- 开启分区调整后，最大的 reducer 个数，默认：500
set spark.sql.adaptive.maxNumPostShufflePartitions=500;

-- 开启分区调整后，在 reduce 阶段每个 task 最少处理的条数，默认：20000000
set spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleRowCount=20000000;

一般情况数据量小的话，只需要设置前面两个参数就可以了。

参数调整前：

参数调整后：

新建了一个和其结构一样 test 表，然后导入数据，成功的合并了小文件：

方法二：

-- 执行 Map 前进行小文件合并，默认开启
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

-- 合并为一个 split 的最大值（单位byte），当超过该值时新建一个split，256MB
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=268435456;

-- 在第一步合并后每个节点剩余的文件，如果大于该值（单位byte），单独创建一个split,256MB
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node=268435456;

-- 在第二步处理完，每个机架上剩余的文件，如果大于该值（单位byte），单独创建一个split,256MB
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack=268435456;

参数调整前：

参数调整后：

新建了一个和其结构一样 test 表，然后导入数据，成功的合并了小文件：

以上参数调优都是临时调优，仅限于本次会话，如果想要永久设置的话只需要将参数配置到 hive-site.xml 文件中即可。

动态分区调优

当我们在使用动态分区的时候，为了避免产生过多的小文件。我们可以使用 distribute by 的方式来对数据进行分区。

具体操作： 将动态分区的键设置为 distribute by 的 key 值。

假设有共有10个动态分区，那么使用调优之后只会产生10个 reducer，这样就大大减少了小文件的输出。

但是这样就会出现一个问题，就是每个分区下面只会有一个文件，而该文件存储的数据量会很大，我们后期访问起来还是会很慢。

解决方法：

我们可以通过 distribute by + 随机数 rand() 的方式来解决，以此来控制 map 端给 reduce 的数据量，达到数据量的均衡。

还需要结合如下参数：

-- 执行 Map 前进行小文件合并，默认开启
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

-- 在 map 的任务结束时合并小文件
set hive.merge.mapfiles = true;

-- 在 MapReduce 的任务结束时合并小文件
set hive.merge.mapredfiles = true;

-- 合并文件的大小 
set hive.merge.size.per.task = 256000000;

-- 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;   

-- 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，单位：B
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1073741824;

设置每个输出文件的大小控制在 256MB 左右。

我们还可以通过控制随机数的值来改变生成的文件个数，如：distribute by cast(rand()*3 as int)，表示在同一分区中生成三个大小一致的文件。

小文件归档

针对 Hive 表中已经产生小文件的场景，对其进行归档。

将 $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/ 目录下的 hadoop-archives-xxx.jar 包，复制一份到 $HIVE_HOME/lib 目录下。

在 Hive 中开启如下参数：

-- 开启归档功能
set hive.archive.enabled=true;

-- Hive在创建归档时是否可以设置父目录
set hive.archive.har.parentdir.settable=true;

-- 归档大小，单位：B
set  har.partfile.size=256000000;

使用示例：

开启以上参数后，直接运行如下的 SQL 语句即可设置小文件归档操作。

-- 进行归档
alter table db_name.tb_name archive partition(dy='...');

-- 取消归档
alter table db_name.tb_name unarchive partition(dy='...');

归档的分区可以查看，但是不能 insert overwrite，必须先取消归档。