黑猴子的家:Hive 数据倾斜优化之 复杂文件增加map数

本文介绍如何通过增加Map任务数量,优化Hadoop MapReduce处理大数据文件的效率。通过调整maxSize参数,使每个Map处理更小的数据块,加速任务执行。实操案例展示修改前后Map数量的变化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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。

增加map的方法为:
根据computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M公式,
调整maxSize最大值。让maxSize最大值低于blocksize就可以增加map的个数。

案例实操

1、执行查询

hive (default)> select count(*) from emp;
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 1; number of reducers: 1

2、设置最大切片值为100个字节

hive (default)> set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=100;

hive (default)> select count(*) from emp;
Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 6; number of reducers: 1
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