HIVE中小文件问题

一、小文件产生原因

1.动态分区插入数据，会产生大量小文件

2.数据源本来就含有大量小文件

3.数据增量导入，如Sqoop数据导入，增量insert导入数据等

4.分桶表（主要是切分文件，容易产生小文件问题）

1.2.3都是数据导入的问题：

hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式

1.直接向表中插入数据

insert into table A values (1,'zhangsan',88),(2,'lisi',61);

这种方式每次插入时都会产生一个文件，多次插入少量数据就会出现多个小文件，但是这种方式生产环境很少使用，可以说基本没有使用的

2.通过load方式加载数据

load data local inpath '/export/score.csv' overwrite into table A  -- 导入文件
load data local inpath '/export/score' overwrite into table A   -- 导入文件夹

使用 load 方式可以导入文件或文件夹，当导入一个文件时，hive表就有一个文件，当导入文件夹时，hive表的文件数量为文件夹下所有文件的数量

3.通过查询方式加载数据

insert overwrite table A  select s_id,c_name,s_score from B;

这种方式是生产环境中常用的，也是最容易产生小文件的方式

insert 导入数据时会启动 MR 任务，MR中 reduce 有多少个就输出多少个文件

所以， 文件数量=ReduceTask数量*分区数

也有很多简单任务没有reduce，只有map阶段，则

文件数量=MapTask数量*分区数

每执行一次 insert 时hive中至少产生一个文件，因为 insert 导入时至少会有一个MapTask。

像有的业务需要每10分钟就要把数据同步到 hive 中，这样产生的文件就会很多。

二、小文件过多产生的影响

1. 首先对底层存储HDFS来说，HDFS本身就不适合存储大量小文件，小文件过多会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存，严重影响HDFS的性能
2. 对 hive 来说，在进行查询时，每个小文件都会当成一个块，启动一个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数量是受限的

三、如何解决

1. 使用 hive 自带的 concatenate 命令，自动合并小文件

#对于非分区表
alter table A concatenate;
#对于分区表
alter table B partition(day=20201224) concatenate;

例如：

#向 A 表中插入数据
hive (default)> insert into table A values (1,'aa',67),(2,'bb',87);
hive (default)> insert into table A values (3,'cc',67),(4,'dd',87);
hive (default)> insert into table A values (5,'ee',67),(6,'ff',87);
#执行以上三条语句，则A表下就会有三个小文件,在hive命令行执行如下语句
#查看A表下文件数量
hive (default)> dfs -ls /user/hive/warehouse/A;
Found 3 items
-rwxr-xr-x   3 root supergroup        378 2020-12-24 14:46 /user/hive/warehouse/A/000000_0
-rwxr-xr-x   3 root supergroup        378 2020-12-24 14:47 /user/hive/warehouse/A/000000_0_copy_1
-rwxr-xr-x   3 root supergroup        378 2020-12-24 14:48 /user/hive/warehouse/A/000000_0_copy_2
#可以看到有三个小文件，然后使用 concatenate 进行合并
hive (default)> alter table A concatenate;
#再次查看A表下文件数量
hive (default)> dfs -ls /user/hive/warehouse/A;
Found 1 items
-rwxr-xr-x   3 root supergroup        778 2020-12-24 14:59 /user/hive/warehouse/A/000000_0
#已合并成一个文件

注意：

1、concatenate 命令只支持 RCFILE 和 ORC 文件类型。

2、使用concatenate命令合并小文件时不能指定合并后的文件数量，但可以多次执行该 命令。

3、当多次使用concatenate后文件数量不在变化，这个跟参数  mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=256mb 的设置有关，可设定每个文件 的最小size。

2. 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; -- 默认
#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 = 256*1000*1000;   -- 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

启用压缩

# hive的查询结果输出是否进行压缩
set hive.exec.compress.output=true;
# MapReduce Job的结果输出是否使用压缩
set mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true;

3. 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。
#设置reduce的数量有两种方式，第一种是直接设置reduce个数
set mapreduce.job.reduces=10;
#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=5120000000; -- 默认是1G，设置为5G
#执行以下语句，将数据均衡的分配到reduce中
set mapreduce.job.reduces=10;
insert overwrite table A partition(dt)
select * from B
distribute by rand();
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