Hive常用Job配置 & Map,Reduce数量控制

开启动态分区：
hive.exec.dynamic.partition=true
默认值：false
描述：是否允许动态分区
hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict
默认值：strict
描述：strict是避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的。
读取表的时候可以不指定分区。

设置如下参数配置动态分区的使用环境：
hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100
默认值：100
描述：each mapper or reducer可以创建的最大动态分区数
hive.exec.max.dynamic.partitions=1000
默认值：1000
描述：一个DML操作可以创建的最大动态分区数
hive.exec.max.created.files=100000
默认值：100000
描述：一个DML操作可以创建的文件数

设置如下参数取消一些限制(HIVE 0.7后没有此限制)：
hive.merge.mapfiles=false
默认值：true
描述：是否合并Map的输出文件，也就是把小文件合并成一个map
hive.merge.mapredfiles=false
默认值：false
描述：是否合并Reduce的输出文件，也就是在Map输出阶段做一次reduce操作，再输出

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。

自0.7版本后Hive开始支持任务执行选择本地模式(local mode)，如此一来，对数据量比较小的操作，就可以在本地执行，这样要比提交任务到集群执行效率要快很多。
配置如下参数，可以开启Hive的本地模式：
hive> set hive.exec.mode.local.auto=true;(默认为false)

set mapred.reduce.tasks;
设置当前Session的map,reduce 的个数，默认值是-1，为系统自动匹配。
匹配原则是按照block的个数来启动map。

但并非map的数量越多越好，当有大量的小文件的时候，反而适合一个map负责读取多个文件对象。
因为每启动一个map都是一个开销。

一、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；

二、控制hive任务的reduce数：

1.Hive自己如何确定reduce数：
reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定：
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每个reduce任务处理的数据量，默认为1000^3=1G）
hive.exec.reducers.max（每个任务最大的reduce数，默认为999）
计算reducer数的公式很简单N=min(参数2，总输入数据量/参数1)
即，如果reduce的输入（map的输出）总大小不超过1G,那么只会有一个reduce任务；
如：
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt;
 /group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04 总大小为9G多，
 因此这句有10个reduce

2.调整reduce个数方法一：
调整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数的值；
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; （500M）
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 这次有20个reduce
        
3.调整reduce个数方法二；
set mapred.reduce.tasks = 15;
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt;这次有15个reduce

4.reduce个数并不是越多越好；
同map一样，启动和初始化reduce也会消耗时间和资源；
另外，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；

5.什么情况下只有一个reduce；
很多时候你会发现任务中不管数据量多大，不管你有没有设置调整reduce个数的参数，任务中一直都只有一个reduce任务；
其实只有一个reduce任务的情况，除了数据量小于hive.exec.reducers.bytes.per.reducer参数值的情况外，还有以下原因：
a)没有group by的汇总，比如把select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt;
写成 select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04';
这点非常常见，希望大家尽量改写。
b)用了Order by
c)有笛卡尔积
通常这些情况下，除了找办法来变通和避免，我暂时没有什么好的办法，
因为这些操作都是全局的，所以hadoop不得不用一个reduce去完成；

同样的，在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：
使大数据量利用合适的reduce数；使单个reduce任务处理合适的数据量。

hive.exec.parallel参数控制在同一个sql中的不同的job是否可以同时运行,默认为false.

下面是对于该参数的测试过程:
测试sql:
select r1.a
from (
   select t.a from sunwg_10 t join sunwg_10000000 s on t.a=s.b) r1
   join
   (select s.b from sunwg_100000 t join sunwg_10 s on t.a=s.b) r2
   on (r1.a=r2.b);

当参数为false的时候,三个job是顺序的执行
set hive.exec.parallel=false;

但是可以看出来其实两个子查询中的sql并无关系,可以并行的跑
set hive.exec.parallel=true;

总结:
在资源充足的时候hive.exec.parallel会让那些存在并发job的sql运行得更快,
但同时消耗更多的资源可以评估下hive.exec.parallel对我们的刷新任务是否有帮助.