这篇文章给大家分享的是有关如何控制hive中的map数的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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)； 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, sethive.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； |
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