概述
HIVE 动态分区的一个坑
在hive sql中使用动态分区非常方便,也比较常用,但是在使用的过程中会带来一些问题,比如:在一段sql语句中我需要指定两个字段当做动态分区,一个字段的基数为7,另一个为4,这就是28个分区,我们的sql语句的最后一个job是一个仅有map阶段的任务,数据量大有4000个map,这种情况下map任务在往hive分区中写的时候,每个map几乎都要产生28个文件,这样就会产生4000*28个文件,带来大量的小文件。比如如下一个简单的sql:
insert overwrite table test1 partition(week,type)
select
*
from test_table
这个sql只有map任务,在数据量的情况下可能会产生大量的map,导致产生大量的小文件,实际上不仅仅是最后一个job只有map的任务有影响,reduce同样如此,但是一般情况下reduce的数目不会太大,并且reduce数目比较好控制。
解决方案
1.最后一个阶段只有map,若是有reduce的话,把相同分区的数据发送到一个reduce处理,不就解决了么。因此可以这样
insert overwrite table test1 partition(week,type)
select
*
from test_table
DISTRIBUTE BY week,type;
这样的话产生的文件数就等于分区数目了(在不限制reduce的情况下),文件数目大大减小,但是文件数目也太少了吧,并且由于数据分布不均匀,分区下的文件大小差异特别大。并且由于不同reduce处理的数据量差异,造成部分reduce执行速度过慢,影响了整体的速度,
2.若是想把数据均匀的分配的reduce上,DISTRIBUTE BY的字段就不能使用分区下的字段,可以使用DISTRIBUTE BY rand(),这样rand取哈希然后对reduce数目取余,保证了每条数据分配到所有reduce的可能性是相等的,这样reduce处理的数据量就是均匀的,在数据量比较大的情况下每个reduce产生的文件数为动态分区的个数,产生的文件总个数m*分区个数。
set hive.exec.reducers.max=500;
insert overwrite table test1 partition(week,type)
select
*
from test_table
DISTRIBUTE BY rand();
比如上边例子就是 500*28个文件,大大减小了文件数。
实际上还有个最笨的方法就是控制map数,但是map数不能够小于文件数,除非进行文件合并(带来额外消耗),这样的话通过这种方法依赖于上个阶段的文件数目。并且map数往往难以控制,若是一个每天执行的任务,数据量每天不一样带来了不确定性。
最后
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