此次博主为大家带来的是Hive性能调优中的数据倾斜。
一. 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；
二. 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: 1三. 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;四. 合理设置Reduce数
4.1 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)4.2 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;4.3 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。
本次的分享就到这里了
