Hive基础知识（二二）：优化篇-Hadoop数据底座下的优化

1. 合理设置 Map 及 Reduce 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。

2）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。

3）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 2 和 3，我们需要采取两种方式来解决：即减少 map 数和增加 map 数；

1.1. 复杂文件增加 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。

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

1.2. 小文件进行合并

1）在 map 执行前合并小文件，减少 map 数：CombineHiveInputFormat 具有对小文件进行合 并的功能（系统默认的格式）。HiveInputFormat 没有对小文件合并功能。

set hive.input.format=  org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

2）在 Map-Reduce 的任务结束时合并小文件的设置：

在 map-only 任务结束时合并小文件，默认 true

SET hive.merge.mapfiles = true; 

在 map-reduce 任务结束时合并小文件，默认 false

SET hive.merge.mapredfiles = true; 

合并文件的大小，默认 256M

SET hive.merge.size.per.task = 268435456; 

当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的 map-reduce 任务进行文件 merge

SET hive.merge.smallfiles.avgsize = 16777216;

1.3. 合理设置 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=256000000

（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；

2. 本地模式

大多数的 Hadoop Job 是需要 Hadoop 提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过， 有时 Hive 的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务消耗的时间可能 会比实际 job 的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive 可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。

用户可以通过设置 hive.exec.mode.local.auto 的值为 true，来让 Hive 在适当的时候自动 启动这个优化。

set hive.exec.mode.local.auto=true; //开启本地 mr
//设置 local mr 的最大输入数据量，当输入数据量小于这个值时采用 local mr 的方式，默认为 134217728，即 128M
set hive.exec.mode.local.auto.inputbytes.max=50000000;
//设置 local mr 的最大输入文件个数，当输入文件个数小于这个值时采用 local mr 的方式，默认为 4
set hive.exec.mode.local.auto.input.files.max=10;

1）案例实操：

（1）开启本地模式，并执行查询语句

hive (default)> set hive.exec.mode.local.auto=true; 
hive (default)> select count(*) from emp group by deptno;

（2）关闭本地模式（默认是关闭的），并执行查询语句

hive (default)> select count(*) from emp group by deptno;