hive优化【增加执行的map数,reduce数】

hive中的启动的map数据量，以及reduce的数据量，都是由系统给控制的，一般来说，map的数据量是由文件的个数，以及文件量的大小所决定。如果你的文件很多，那么每个文件必然会启动一个map进行处理，或者你的文件非常大，是hdfs中block_size的N倍，那么就会分成N个文件，同样会启动N个map进行处理。而reduce的数据量则是根据你的key多少来决定的，一旦你的map生成的key非常多，那么reduce 的数据量也会比较多，最好避免像order by之类的全局统计参数，因为这类函数通常会只用一个reduce进行处理。

map多和少，reduce多和少的时间差异是很明显的，3个map和30个map的时间差异基本上就是10倍，这就是为什么我们竭尽全力的增加map数，而为了达到这个增加map数的目的，通常有两种途径，一种是尽量增加文件的大小，变成block_size 的N倍，还有一种办法是将大文件拆分为小文件，每个小文件进行处理的时候，都会启动一个map。前者的写法通常如下： create table cajeep_test2 as selecta.*,dummy_string(200) dummy_string from tdl_en_pp_node_stream_tmp2,通过增加的dummy_string的垃圾字段来增加数据文件的大小，从而实现将文件分成多个文件的作用；后者则需要set mapred.reduce.tasks = 30;set hive.merge.mapredfiles=false;，通过这两个设置，让系统每次启动reduce，都会启动30个，同时将reduce生成的文件不进行合并。因为每个reduce都会生成一个文件，光设置还不够，还需要让sql产生reduce的过程，而且是不能全局性的reduce(order by之类的)，除非有group by之类能够保证产生多个reduce的代码之外，通常的代码后面都需要加上distribute by rand(123),让其自动产生一个reduce的过程，一旦产生reduce的过程，就会自动调用30个reduce，从而达到生成30个文件的目的。

具体的研究可以看下这篇