Hive中Map和Reduce数量设置指南

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这是一个关于Hive性能调优非常核心的问题。在Hive中，Map和Reduce任务的数量直接决定了作业的执行效率和资源利用率。下面我将详细解释如何设置以及其依据。

一、设置Map任务的数量

Map任务的数量主要取决于输入数据的大小和数量，通常用户无法直接设置一个精确值，但可以通过参数来间接影响。

1. 主要控制参数

mapred.map.tasks（Hive 1.x 之前） / mapreduce.job.maps（Hive 2.x+，YARN环境下）：
- 这个参数只是个期望值，不是强制性的！ 最终实际的Map数取决于输入文件的切片（Split）信息。
- 如果InputFormat生成的切片数大于这个值，则会采用更大的切片数。所以通常这个参数不需要修改。
最关键参数：mapred.max.split.size（决定每个Map处理的最大数据量）
- 单个Map任务处理的最大输入数据量。默认值大约是256MB（256 * 1024 * 1024）。
- 计算公式：Map数量 = max( min(总输入数据大小 / max.split.size, mapred.map.tasks), min.split.size.per.node, ...)
- 实际上，Hive会根据max.split.size、min.split.size.per.node和min.split.size.per.rack等一系列参数来对输入文件进行逻辑切片，每个切片都会启动一个Map任务。
mapred.min.split.size：单个Map任务处理的最小输入数据量。
hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat：是否使用可分割的CombineInputFormat，对于小文件多的场景，开启后（设为true）可以进行合并，减少Map数。

2. 设置依据与原则

增加Map数量（调小mapred.max.split.size）：
- 场景：当输入文件都很大，且是不可分割的（如gzip压缩的文件），或者集群资源充足，希望提高并发度以更快完成任务时。
- 风险：Map任务过多，任务启动、调度、销毁的开销会增大，可能导致整体性能下降。
减少Map数量（调大mapred.max.split.size）：
- 场景：输入目录下有大量小文件（比如成千上万个几MB的文件）。每个小文件都会至少生成一个Map任务，导致Map数量爆炸，极大增加NameNode和JobTracker的压力。
- 方法：调大max.split.size（例如设为1GB），让多个小文件被合并到一个切片中。或者使用Hive的合并小文件功能（set hive.merge.mapfiles = true;）。

总结：Map数的目标通常是让每个Map任务处理接近块大小（128MB或256MB）的数据，同时避免大量小文件的存在。

二、设置Reduce任务的数量

相比于Map任务，Reduce任务的数量可以直接由用户更精确地控制。

1. 主要控制参数

mapred.reduce.tasks / mapreduce.job.reduces：
- 这是直接设置Reduce任务个数的参数。默认值为-1，表示Hive会自动计算。
- 如果手动设置了这个参数为一个正数，Hive就会使用你指定的Reduce数量。
Hive自动计算Reduce数的逻辑（当mapred.reduce.tasks为默认值-1时）：
- 计算公式：reduce_number = min(参数2，总输入数据量 / 参数1)
- 参数1：hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
  - 每个Reduce任务处理的数据量。默认值约为256MB（256 * 1024 * 1024）。
  - 例如，如果总输入数据是5GB，那么Hive会估算出大约需要 5 * 1024 / 256 ≈ 20 个Reduce任务。
- 参数2：hive.exec.reducers.max
  - 限制Reduce任务的最大数量，防止过度消耗集群资源。默认值是1009。
  - 即使根据上一个参数计算出来需要2000个Reduce，实际也会被限制为1009个。

2. 设置依据与原则

如何设置Reduce数量：
- 自动估算：不设置mapred.reduce.tasks，让Hive根据bytes.per.reducer和reducers.max自动计算。这在大多数情况下是合理的。
- 手动指定：在SQL脚本中明确设置，例如：set mapred.reduce.tasks = 50;
设置依据：
- 增加Reduce数量（调小bytes.per.reducer或直接设大reduce.tasks）：
  - 场景：数据量大、Key分布均匀、需要提高并发度缩短执行时间。集群资源充足。
  - 好处：更好的负载均衡，防止单个Reduce负载过重成为瓶颈。
- 减少Reduce数量（调大bytes.per.reducer或直接设小reduce.tasks）：
  - 场景：数据量不大；Key分布极度不均，导致少量Reduce接收了大量数据（如使用count(distinct)时容易发生数据倾斜），此时减少Reduce数可能反而能避免OOM错误。
  - 风险：Reduce数过少会导致单个Reduce处理数据量巨大，运行缓慢，且可能无法充分利用集群资源。
一个重要的经验值：
- 一个推荐的起点是让每个Reduce任务处理大约1GB左右的数据。你可以根据你的集群规模和数据量调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（例如设为 1 * 1024 * 1024 * 1024）。
- 观察Reduce任务的执行时间，如果一个Reduce运行了非常久，而其他很早就结束了，说明可能发生了数据倾斜，需要用到**hive.groupby.skewindata=true**等参数来优化，而不是简单调整Reduce数量。

三、实践建议与示例

首先处理小文件问题：在调整任何参数前，先确保没有小文件问题。可以使用INSERT OVERWRITE ...语句配合适当的mapred.max.split.size或Hive的合并参数（hive.merge.*）来重写数据，使文件大小合理化。
优先使用自动计算：除非你有明确理由，否则先让Hive自动计算Map和Reduce的数量，观察作业运行情况。
循序渐进地调整：每次只调整一个参数，观察性能变化（如运行时间、资源使用情况），找到最佳配置。
常用设置示例：

-- 设置每个Map处理的最大数据为128MB（增加Map数）
SET mapred.max.split.size=134217728;

-- 设置每个Reduce处理的数据为1GB（减少Reduce数）
SET hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1073741824;

-- 直接设置Reduce任务数为50
SET mapred.reduce.tasks=50;

-- 开启任务执行时的合并小文件功能
SET hive.merge.mapfiles=true;
SET hive.merge.mapredfiles=true;
SET hive.merge.size.per.task=256000000; -- 合并后文件的大小
SET hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000; -- 当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-only任务进行文件merge

-- 开启针对GROUP BY操作的数据倾斜优化
SET hive.groupby.skewindata=true;