Hive MapReduce性能优化

Posted 2022-12-04 AI算法攻城狮

一、Hive任务创建文件数优化

1.1 Map端文件合并减少Map任务数量

一般来说，HDFS的默认文件块大小是128M，如果在Hive执行任务时，发现Map端的任务过多，且执行时间多数不超过一分钟，建议通过参数，划分(split)文件的大小，合并小文件。如：

set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=516000000; -- 516M
set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=1280000000; -- 1280M
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.node=516000000;
set mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize.per.rack=516000000;

这样可以减小map的任务数，可以减少中间临时文件的产生，并且也较少reduce阶段的任务数和产生的文件数。

1.2 Reduce阶段数量调整

若指定mapred.reduce.tasks参数，则用该参数值；mapred.reduce.tasks默认值为-1，表示自动计算；

若未指定mapred.reduce.tasks，Hive会自动计算reduce个数，基于以下两个配置：

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer：