hive解决小文件过多的问题--[常用策略]

女爷i 2022-04-03 20:16 489阅读 0赞

**哪里会产生小文件 ?**

*  源数据本身有很多小文件
 *  动态分区会产生大量小文件
 *  reduce个数越多, 小文件越多
 *  按分区插入数据的时候会产生大量的小文件, 文件个数 = maptask个数 \* 分区数

**小文件太多造成的影响 ?**

*  从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。
 *  HDFS存储太多小文件, 会导致namenode元数据特别大, 占用太多内存, 制约了集群的扩展

**小文件解决方法**

**方法一: 通过调整参数进行合并**

#每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量)
    set mapred.max.split.size=256000000;
    
    #一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode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(这个值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;
    
    #===设置map输出和reduce输出进行合并的相关参数：
    
    #设置map端输出进行合并，默认为true
    set hive.merge.mapfiles = true
    
    #设置reduce端输出进行合并，默认为false
    set hive.merge.mapredfiles = true
    
    #设置合并文件的大小
    set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000
    
    #当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的MapReduce任务进行文件merge。
    set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000

**方法二: 针对按分区插入数据的时候产生大量的小文件的问题, 可以使用DISTRIBUTE BY rand() 将数据随机分配给Reduce，这样可以使得每个Reduce处理的数据大体一致.**

# 设置每个reducer处理的大小为5个G
    set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=5120000000;
    
    # 使用distribute by rand()将数据随机分配给reduce, 避免出现有的文件特别大, 有的文件特别小
    insert overwrite table test partition(dt)
    select * from iteblog_tmp
    DISTRIBUTE BY rand();

**方法三: 使用Sequencefile作为表存储格式，不要用textfile，在一定程度上可以减少小文件**

**方法四: 使用hadoop的archive归档**

#用来控制归档是否可用
    set hive.archive.enabled=true;
    #通知Hive在创建归档时是否可以设置父目录
    set hive.archive.har.parentdir.settable=true;
    #控制需要归档文件的大小
    set har.partfile.size=1099511627776;
    
    #使用以下命令进行归档
    ALTER TABLE srcpart ARCHIVE PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12');
    
    #对已归档的分区恢复为原文件
    ALTER TABLE srcpart UNARCHIVE PARTITION(ds='2008-04-08', hr='12');
    
    #::注意，归档的分区不能够INSERT OVERWRITE，必须先unarchive

**补充: hadoop自带的三种小文件处理方案 – Hadoop Archive，Sequence file和CombineFileInputFormat.**

*  **Hadoop Archive**
    
    Hadoop Archive或者HAR，是一个高效地将小文件放入HDFS块中的文件存档工具，它能够将多个小文件打包成一个HAR文件，这样在减少namenode内存使用的同时，仍然允许对文件进行透明的访问。
 *  **Sequence file**
    
    sequence file由一系列的二进制key/value组成，如果为key小文件名，value为文件内容，则可以将大批小文件合并成一个大文件。
 *  **CombineFileInputFormat**
    
    它是一种新的inputformat，用于将多个文件合并成一个单独的split，另外，它会考虑数据的存储位置。