怎么设置hive中map 个数

控制hive任务中的map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(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size命令查看到，该参数不能自定义修改)；

2.举例：

a)假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数

b)假设input目录下有3个文件a,b,c,大小分别为10m，20m，130m，那么hadoop会分隔成4个块（10m,20m,128m,2m）,从而产生4个map数

即，如果文件大于块大小(128m),那么会拆分，如果小于块大小，则把该文件当成一个块。

3.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。

4.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3和4，我们需要采取两种方式来解决：即减少map数和增加map数；

如何合并小文件，减少map数？

假设一个SQL任务：

Select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04’

该任务的inputdir /group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04

共有194个文件，其中很多是远远小于128m的小文件，总大小9G，正常执行会用194个map任务。

Map总共消耗的计算资源： SLOTS_MILLIS_MAPS= 623,020

我通过以下方法来在map执行前合并小文件，减少map数：

set mapred.max.split.size=100000000

set mapred.min.split.size.per.node=100000000

set mapred.min.split.size.per.rack=100000000

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

再执行上面的语句，用了74个map任务，map消耗的计算资源：SLOTS_MILLIS_MAPS= 333,500

对于这个简单SQL任务，执行时间上可能差不多，但节省了一半的计算资源。

大概解释一下，100000000表示100M, set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat这个参数表示执行前进行小文件合并，

前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m,大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的），

进行合并,最终生成了74个块。

如何适当的增加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。

假设有这样一个任务：

Select data_desc,

count(1),

count(distinct id),

sum(case when …),

sum(case when ...),

sum(…)

from a group by data_desc

如果表a只有一个文件，大小为120M，但包含几千万的记录，如果用1个map去完成这个任务，肯定是比较耗时的，这种情况下，我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个，

这样就可以用多个map任务去完成。

set mapred.reduce.tasks=10

create table a_1 as

select * from a

distribute by rand(123)

这样会将a表的记录，随机的分散到包含10个文件的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，则会用10个map任务去完成。

每个map任务处理大于12M（几百万记录）的数据，效率肯定会好很多。

看上去，貌似这两种有些矛盾，一个是要合并小文件，一个是要把大文件拆成小文件，这点正是重点需要关注的地方，

根据实际情况，控制map数量需要遵循两个原则：使大数据量利用合适的map数；使单个map任务处理合适的数据量；

numSplits：来自job.getNumMapTasks()，即在job启动时用org.apache.Hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)设置的值，给M-R框架的Map数量的提示。goalSize：是输入总大小与提示Map task数量的比值，即期望每个Mapper处理多少的数据，仅仅是期望，具体处理的数据数由下面的computeSplitSize决定。minSplitSize：默认为1，可由子类复写函数protected void setMinSplitSize(long minSplitSize) 重新设置。一般情况下，都为1，特殊情况除外。minSize：取的1和mapred.min.split.size中较大的一个。blockSize：HDFS的块大小，默认为64M，一般大的HDFS都设置成128M。splitSize：就是最终每个Split的大小，那么Map的数量基本上就是totalSize/splitSize。接下来看看computeSplitSize的逻辑：首先在goalSize（期望每个Mapper处理的数据量）和HDFS的block size中取较小的，然后与mapred.min.split.size相比取较大的。有了2的分析，下面调整Map的数量就很容易了。3.1 减小Map-Reduce job 启动时创建的Mapper数量当处理大批量的大数据时，一种常见的情况是job启动的mapper数量太多而超出了系统限制，导致Hadoop抛出异常终止执行。解决这种异常的思路是减少mapper的数量。具体如下：3.1.1 输入文件size巨大，但不是小文件这种情况可以通过增大每个mapper的input size，即增大minSize或者增大blockSize来减少所需的mapper的数量。增大blockSize通常不可行，因为当HDFS被hadoop namenode -format之后，blockSize就已经确定了（由格式化时dfs.block.size决定），如果要更改blockSize，需要重新格式化HDFS，这样当然会丢失已有的数据。所以通常情况下只能通过增大minSize，即增大mapred.min.split.size的值。3.1.2 输入文件数量巨大，且都是小文件所谓小文件，就是单个文件的size小于blockSize。这种情况通过增大mapred.min.split.size不可行，需要使用FileInputFormat衍生的CombineFileInputFormat将多个input path合并成一个InputSplit送给mapper处理，从而减少mapper的数量。具体细节稍后会更新并展开。3.2 增加Map-Reduce job 启动时创建的Mapper数量

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