【大数据之Hive】二十五、HQL语法优化之小文件合并

1 优化说明

  小文件优化可以从两个方面解决，在Map端输入的小文件合并，在Reduce端输出的小文件合并。

1.1 Map端输入文件合并

  合并Map端输入的小文件是指将多个小文件分到同一个切片中，由一个Map Task处理，防止单个小文件启动一个Map Task，造成资源浪费。

相关参数：

--将多个小文件切片合成一个切片，由一个map task处理
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

1.2 Reduce输出文件合并

  合并Reduce端输出的小文件是指将多个小文件合并成大文件，减少HDFS小文件数量。

原理：

  根据计算任务输出文件的平均大小判断，若符合条件则单独启动一个额外的任务进行合并。

相关参数：

--开启合并map only任务输出的小文件，针对只有map的计算任务
set hive.merge.mapfiles=true;

--开启合并map reduce任务输出的小文件
set hive.merge.mapredfiles=true;

--合并后的文件大小
set hive.merge.size.per.task=256000000;

--触发小文件合并任务的阈值，若某计算任务输出的文件平均大小低于该值，则触发合并
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;

2 案例

1、示例SQL语句

--计算各省份订单金额总和，下表为结果表
drop table if exists order_amount_by_province;
create table order_amount_by_province(
    provonce_id string comment '省份id'，
    order_amount decimal(16,2) comment '订单金额'
)
location '/order_amount_by_province';

insert overwrite table order_amount_by_province
select
    province_id,
    sum(total_amount)
from order_detail
group by province_id;

2、优化前

  根据任务并行度，在默认情况下，该sql语句的Reduce端并行度为5，所以最终输出的文件个数也为5，且均为小文件。

3、优化思路
方案一、合理设置任务的Reduce端并行度

  将任务并行度设置为1，保证输出结果为1个文件。

set mapreduce.job.reduces=1;

方案二、启用HIve合并小文件进行优化

设置参数：

--开启合并map reduce任务输出的小文件
set hive.merge.mapredfiles=true;

--合并后的文件大小
set hive.merge.size.per.task=256000000;

--触发小文件合并任务的阈值，若某计算任务输出的文件平均大小低于该值，则触发合并
set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000;