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hive小文件合并设置参数

时间:2019-04-21 20:02:52      阅读:280      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:mat   保存   where   无法   namenode   输出   vgs   str   而且   

Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量。但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小。而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加。
 
小文件带来的问题
 
关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章。简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置、大小、分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的。每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件及分块就会占用约3G的内存空间,一旦接近这个量级,NameNode的性能就会开始下降了。
 
此外,HDFS读写小文件时也会更加耗时,因为每次都需要从NameNode获取元信息,并与对应的DataNode建立连接。对于MapReduce程序来说,小文件还会增加Mapper的个数,每个脚本只处理很少的数据,浪费了大量的调度时间。当然,这个问题可以通过使用CombinedInputFile和JVM重用来解决。
 
Hive小文件产生的原因
 
前面已经提到,汇总后的数据量通常比源数据要少得多。而为了提升运算速度,我们会增加Reducer的数量,Hive本身也会做类似优化——Reducer数量等于源数据的量除以hive.exec.reducers.bytes.per.reducer所配置的量(默认1G)。Reducer数量的增加也即意味着结果文件的增加,从而产生小文件的问题。
解决小文件的问题可以从两个方向入手:
1. 输入合并。即在Map前合并小文件
2. 输出合并。即在输出结果的时候合并小文件
 
配置Map输入合并
 
-- 每个Map最大输入大小,决定合并后的文件数
set mapred.max.split.size=256000000;
-- 一个节点上split的至少的大小 ,决定了多个data node上的文件是否需要合并
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
-- 一个交换机下split的至少的大小,决定了多个交换机上的文件是否需要合并
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
-- 执行Map前进行小文件合并
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; 
 
配置Hive结果合并
 
我们可以通过一些配置项来使Hive在执行结束后对结果文件进行合并:
 
hive.merge.mapfiles 在map-only job后合并文件,默认true
hive.merge.mapredfiles 在map-reduce job后合并文件,默认false
hive.merge.size.per.task 合并后每个文件的大小,默认256000000
hive.merge.smallfiles.avgsize 平均文件大小,是决定是否执行合并操作的阈值,默认16000000
 
Hive在对结果文件进行合并时会执行一个额外的map-only脚本,mapper的数量是文件总大小除以size.per.task参数所得的值,触发合并的条件是:
根据查询类型不同,相应的mapfiles/mapredfiles参数需要打开;
结果文件的平均大小需要大于avgsize参数的值。
示例:
 
-- map-red job,5个reducer,产生5个60K的文件。
create table dw_stage.zj_small as
select paid, count (*)
from dw_db.dw_soj_imp_dtl
where log_dt = ‘2014-04-14‘
group by paid;
-- 执行额外的map-only job,一个mapper,产生一个300K的文件。
set hive.merge.mapredfiles= true;
create table dw_stage.zj_small as
select paid, count (*)
from dw_db.dw_soj_imp_dtl
where log_dt = ‘2014-04-14‘
group by paid;
-- map-only job,45个mapper,产生45个25M左右的文件。
create table dw_stage.zj_small as
select *
from dw_db.dw_soj_imp_dtl
where log_dt = ‘2014-04-14‘
and paid like ‘%baidu%‘ ;
-- 执行额外的map-only job,4个mapper,产生4个250M左右的文件。
set hive.merge.smallfiles.avgsize=100000000;
create table dw_stage.zj_small as
select *
from dw_db.dw_soj_imp_dtl
where log_dt = ‘2014-04-14‘
and paid like ‘%baidu%‘ ;
 
压缩文件的处理
对于输出结果为压缩文件形式存储的情况,要解决小文件问题,如果在Map输入前合并,对输出的文件存储格式并没有限制。但是如果使用输出合并,则必须配合SequenceFile来存储,否则无法进行合并,以下是示例:
 
set mapred.output.compression. type=BLOCK;
set hive.exec.compress.output= true;
set mapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.LzoCodec;
set hive.merge.smallfiles.avgsize=100000000;
drop table if exists dw_stage.zj_small;
create table dw_stage.zj_small
STORED AS SEQUENCEFILE
as select *
from dw_db.dw_soj_imp_dtl
where log_dt = ‘2014-04-14‘
and paid like ‘%baidu%‘ ;
 
使用HAR归档文件
 
Hadoop的归档文件格式也是解决小文件问题的方式之一。而且Hive提供了原生支持:
 
set hive.archive.enabled= true;
set hive.archive.har.parentdir.settable= true;
set har.partfile.size=1099511627776;
ALTER TABLE srcpart ARCHIVE PARTITION(ds= ‘2008-04-08‘, hr= ‘12‘ );
ALTER TABLE srcpart UNARCHIVE PARTITION(ds= ‘2008-04-08‘, hr= ‘12‘ );
 
如果使用的不是分区表,则可创建成外部表,并使用har://协议来指定路径。
 
来源:https://blog.csdn.net/yycdaizi/article/details/43341239

hive小文件合并设置参数

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原文地址:https://www.cnblogs.com/xingfengzuolang/p/10746334.html

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