优化数据处理:解决MapReduce中的数据倾斜与Fetch抓取
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更新于2024-08-06
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"数据倾斜优化与企业级Hive调优"
在大数据处理中,数据倾斜是一个常见的性能瓶颈问题,它指的是在分布式计算过程中,部分节点或任务处理的数据量远大于其他节点,导致整体处理速度受制于最慢的那个部分。本文将深入探讨如何针对这个问题进行优化。
**数据倾斜优化**
9.4.1 **合理设置 Map 数**
1. Map 数的确定通常基于输入数据的文件数量和大小,以及集群配置的文件块大小。然而,过多的 Map 任务可能导致资源浪费,因为每个 Map 的启动和初始化时间较长。另一方面,如果文件过小,即使小于128MB的块大小,也会单独分配一个 Map,这同样不高效。
2. 保持每个 Map 处理的数据量接近128MB并不总是最佳策略。如果文件虽小但包含大量记录,且处理逻辑复杂,单个 Map 可能会导致长时间运行。
为了解决这些问题,可以采取以下措施:
- **减少 Map 数**:通过合并小文件,可以减少 Map 任务的数量。Hive 提供的 `CombineHiveInputFormat` 类可以实现小文件的合并,以减少 Map 的数目。通过设置 `set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;` 可以启用此功能。
- **增加 Map 数**:对于大文件和复杂的任务,可以增加 Map 数,使每个 Map 处理的数据量减少,提升任务执行效率。可以通过调整计算每个 Map 处理数据量的公式来实现:`computeSliteSize(Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize)))=blocksize=128M`。
**企业级Hive调优**
9.1 **Fetch抓取优化**
Hive 提供了 Fetch 抓取功能,允许在特定条件下避免 MapReduce 计算,提高查询速度。在 `hive-default.xml.template` 文件中,`hive.fetch.task.conversion` 属性控制了哪些查询可以直接由 Fetch Task 处理,而不是通过完整的 MapReduce 阶段。
- 默认值 `minimal` 只适用于简单的查询,如选择分区列和有限的记录。
- 当设置为 `more` 时,更广泛的查询类型,包括单源选择、过滤、LIMIT,甚至 TABLESAMPLE 和虚拟列,都可以直接由 Fetch Task 处理。
案例实操展示了设置 `hive.fetch.task.conversion` 为 `none` 后,所有查询都将执行 MapReduce 程序。
```shell
hive(default)> set hive.fetch.task.conversion=none;
hive(default)> select * from emp;
hive(default)> select ename from emp;
hive(default)> select ename from empl;
```
通过对数据倾斜的合理调整和 Fetch 抓取的优化,可以在 Hive 查询和大数据处理中显著提高效率和性能。这些优化策略是企业在实际操作中解决大数据性能问题的关键步骤。
2023-06-20 上传
2023-06-09 上传
2023-08-05 上传
2023-07-14 上传
2024-05-31 上传
2024-05-13 上传
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