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Hive性能调优中数据倾斜的示例分析

这篇文章给大家分享的是有关Hive性能调优中数据倾斜的示例分析的内容。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。

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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)一个大文件: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) 多个小文件:假设input目录下有3个文件a,b,c大小分别为10m,20m,150m,那么hadoop会分隔成4个块(10m,20m,128m,22m),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。针对上面的第4条 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 mapreduce.job.reduces =10;
create table a_1 as
select * from a
distribute by rand();

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;

调整reduce数

    1. 调整reduce个数方法一

a) 每个Reduce 处理的数据量默认是256MB

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256123456

b) 每个任务最大的reduce数,默认为1009

hive.exec.reducers.max=1009

c)计算reducer数的公式

N=min(参数2,总输入数据量/参数1)

参数1:每个Reduce处理的最大数据量 参数2:每个任务最大Reduce数量

  1. 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;

  1. reduce个数并不是越多越好

a)过多的启动和初始化reduce也会消耗时间和资源;b) 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;

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新闻标题:Hive性能调优中数据倾斜的示例分析
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