hive小文件合并设置参数

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