Hive压缩之二 小文件合并

调研背景

当Hive输入由很多个小文件组成，由于每个小文件都会启动一个map任务，如果文件过小，以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间，会造成资源浪费，甚至OOM。为此，当我们启动一个任务，发现输入数据量小但任务数量多时，需要注意在Map前端进行输入合并。当然，在我们向一个表写数据时，也需要注意输出文件大小。

输入合并

合并输入小文件，减少map数？

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。

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。

假设一个SQL任务：

Select count(1) from mb_test where date = ‘2015-01-19’  and hour = 0;

该任务的/user/hive/warehouse/naga.db/mb_test/date=2015-01-19/hour=0共有10个文件，每个文件大小为3.15M，远小于128M的小文件，总大小31.5M，正常执行会用10个map任务。

而实际上只生成了一个map任务

set mapred.max.split.size=100000000;

set mapred.min.split.size.per.node=100000000;

setmapred.min.split.size.per.rack=100000000;

sethive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;

结论是此处的的合并是逻辑上的合并，而Hive默认已经做了输入合并，我们不需要作过多的设置。

输出合并

合并输出小文件。输出时，若是太多小文件，每个小文件会与一个block进行对应，而block存在的意义是为了方便在namenode中存储，那么过多的block将会充斥namenode的表中，待集群规模增大和运行次数增大，那么维护block的表将会过大，严重降低namenode性能。

set hive.merge.mapfiles = true #在Map-only的任务结束时合并小文件

set hive.merge.mapredfiles = true #在Map-Reduce的任务结束时合并小文件

set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 #合并文件的大小

set hive.merge.smallfiles.avgsize=16000000 #当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge

我们执行以下语句：

insert overwrite table naga.mb_time selectticks string,starttime bigint, endtime bigint from naga.mb_pageinfo where  starttime%10 = 7;

该语句将大表通过设定条件starttime%10 = 7选择三个字段存入小表中，观察执行的map数量和目标文件个数:

如下图，在整个运算job中会开启两个map

而只产生了一个目标文件/user/hive/warehouse/naga.db/mb_time/000000_0，

从上图中看出我们的设置生效，不会产生两个更小的文件

几个参数指标

我们要做的就是设置hive.merge.smallfiles.avgsize ， 这里建议设置为5000000 = 5M ， 即当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge