Hive优化(十)-控制hive任务中的map数和reduce数

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(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,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。
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 mapreduce.job.reduces =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;

合理设置Reduce数

Reduce个数并不是越多越好
(1)过多的启动和初始化Reduce也会消耗时间和资源;
(2)另外,有多少个Reduce,就会有多少个输出文件,如果生成了很多个小文件,那么如果这些小文件作为下一个任务的输入,则也会出现小文件过多的问题;
在设置Reduce个数的时候也需要考虑这两个原则:处理大数据量利用合适的Reduce数;使单个Reduce任务处理数据量大小要合适;

如何适当的调整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
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256123456
(2)每个任务最大的reduce数,默认为1009
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
在hadoop的mapred-default.xml文件中修改
设置每个job的Reduce个数
set mapreduce.job.reduces = 15;
3)reduce个数并不是越多越好
1)过多的启动和初始化reduce也会消耗时间和资源;
2)另外,有多少个reduce,就会有多少个输出文件,如果生成了很多个小文件,那么如果这些小文件作为下一个任务的输入,则也会出现小文件过多的问题;
在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则:处理大数据量利用合适的reduce数;使单个reduce任务处理数据量大小要合适;


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