(13)Hive调优——动态分区导致的小文件题目

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  动态分区指的是：分区的字段值是基于查询结果主动推断出来的，核心语法就是insert+select。 详细内容指路文章：
https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/136111924?spm=1001.2014.3001.5501文章浏览阅读483次，点赞15次，收藏8次。Hive的相关概念——分区表、分桶表

https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/136111924?spm=1001.2014.3001.5501
0 题目现象

现象：报错errorr如下：
  

1. [Error 20004]: Fatal error occurred when node tried to create
2. too many dynamic partitions. The maximum number of dynamic
3. partitions is controlled by hive.exec.max.dynamic.partitions and
4. hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode. Maximum was setto: 100

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原因： Hive对其创建的动态分区数量实施限定，总结而言：每个执行MR的节点能创建动态分区的个数上限为100个(默认)，所有执行MR的节点能创建动态分区的个数上限为1000个动态分区(默认)，相关参数如下：
  

1. #在每个执行MR的节点上，最大可以创建多少个动态分区,默认值为100
2. hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;
5. #在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建多少个动态分区,默认1000
6. hive.exec.max.dynamic.partitions=1000;
8. #整个MR Job中，最大可以创建多少个HDFS 文件,默认100000
9. hive.exec.max.created.files=100000;

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  实际生产环境中，上述参数可以调解。
1 题目办理

办理方案一：调解动态分区数

  

1. set hive.exec.dynamic.partition=true;
2. 在每个执行MR的节点上，最大可以创建256个动态分区（默认值为100）
3. set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=256;
4. #在所有执行MR的节点上，最大一共可以创建2048个动态分区（默认值为1000）
5. set hive.exec.max.dynamic.partitions=2048;

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    虽然设置了上述参数，但是不能保证小文件的题目彻底办理，有时候还必要设置reduce数。 mapred.reduce.tasks的计算公式可以为：
dynamic.partitions（总） / dynamic.partitions.pernode （分节点）<= mapred.reduce.tasks
    根据上述例子，得到 2048/256 = 8，假如mapred.reduce.tasks小于8就会报错，以是可以手动设置 set mapred.reduce.tasks=10;
方案一弊端：小文件剧增

   上述方案增加了动态分区的数量，虽然临时不报错了，但是引出更棘手的题目，动态分区会产生大量小文件，因为当整个MR  job启动K个reduce Instance，N个目标分区，极度情况下会产生K* N个小文件。整个MR Job中，默认创建hdfs文件数的上限为100000个（参数hive.exec.max.created.files = 100000）。
     假设输入的数据量为1T，我们开启了2000 个MapReduce任务去读取，假设动态分区数总数为100个，也就是说：hdfs上一共有100个分区，每个分区下的小文件数量都是2000个。此时小文件数量=ReduceTask数量 * 分区数，即2000*100=200000个，
直接超出创建hdfs文件数的上限数（参数hive.exec.max.created.files = 100000）。例如生产环境执行下列sql进行数据插入时，动态分区会有产生小文件的风险：
  

1. insert overwrite table testA partition(dt)
2. select *
3. from testB

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  那么动态分区造成小文件应该如何避免和优化呢？
办理方案二：distribute by

    distribute by 是用来办理数据分发题目的，根据指定的分区字段值，可以控制数据分发到对应的reduce中去【HASH的方式，类似于spark中的repartition】。分区编号 =分区字段值的hash值 % reduce数，即【distribute by dt】 操作可以将同一分区的数据直接发到同一个reduce中。
   执行sql后，由原来100个分区，每个分区下2000个小文件的局面改造成：100个分区，每个分区下只有一个文件。相关sql如下：
  

1. insert overwrite table test partition(dt)
2. select *
3. from table
4. distribute by dt

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方案二弊端：数据倾斜

    经过上述操作，又引来了一个新的题目，假设这100个分区的数据分布不均匀的，有的redcue数据许多有几百个G，有的只有几兆，如许导致个别reduce会卡在99%，拖慢整体的HQL执行服从。因此可以采用随机数，将数据相对均衡地发送到每个reducer来办理该题目，使每个reduce任务处理的数据大要同等。
办理方案三：distribute by下令

（1）设定每个reduce处理的数据量来控制hdfs上最终天生的文件数。
       假设给每个redcue任务分配10G数据量，则对于1T的数据总共会启动102个左右的reduceTask，相关sql如下：

1. #每个reduce处理数据量
2. set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=1024*10*1000*1000; ---10G
4. insert overwrite table test partition(dt)
5. select *
6. from table
7. distribute by rand()

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（2）rand()函数来控制hdfs上最终天生多少个文件【剧烈推荐】

2. insert overwrite table test partition(dt)
3. select *
4. from table
5. distribute by cast(rand()*100 as int);
7. #--cast(rand()*100 as int) 生成 0-100之间的随机整数

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ps：通过 distribute by cast( rand() * N as int) 来控制落地文件数， 此中 cast( rand() * N as int) 可以天生0-N之间的随机整数。
ps：更多的Hive小文件题目及办理方案见文章：
Hive的小文件题目-CSDN博客文章浏览阅读409次，点赞7次，收藏12次。Hive的小文件题目

https://blog.csdn.net/SHWAITME/article/details/136108785
2 思索

    Hive底层必要限定动态分区的数量的原因是？  动态分区会在短时间内创建大量的分区，可能会占用大量的资源，重要会有以下两方面的瓶颈：

• 内存方面
  

      在Insert数据插入场景下，每个动态目次分区写入器(File Writer)至少会打开一个文件，对于parquert或者orc格式的文件，在写入的时候会起首写到缓冲区中，而这些缓冲区是按照分区来维护的，在运行的时候所需的内存大小会随着分区数增加而累积增加。导致OOM的mapper或者reducer，可能是由于打开的文件写入器的数量。如常见的错误：Error: GC overhead limit exceeded，针对该题目，可以调解的参数有：

2. #增加每个mapper的内存分配，即增大mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.map.java.opts，这样所有文件写入器（filewriter）缓冲区对应的内存会更充沛。
4. （1）map任务的物理内存分配值，常见设置为1GB,2GB,4GB等。
5. mapreduce.map.memory.mb
7. （2）map任务的Java堆栈大小设置，一般设置为<= map任务的物理内存的75%
8. mapreduce.map.java.opts

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• 文件句柄
  

        假如分区数过多，那么每个分区都会打开对应的文件句柄写入数据，可能会导致系统文件句柄占用过多，影响系统其他应用运行。因此hive又提出了一个hive.exec.max.created.files参数来控制整个mr 任务的创建文件数量的上限值（默认是100000个）
3 小结

    上述论述hive动态分区产生小文件的最佳办理方案：distribute by cast( rand() * N as int) = 【distribute by + rand随机数】，两者互相共同，控制数据相对均衡（办理数据倾斜）的发往到指定数量的reducer中，严格控制hdfs上落地文件数目。（HQL）
   但是对于利用SparkSQL的用户来说，SparkSQL中的repartition算子可以办理这一题目，repartition和distribute by的作用同等 (控制数据发往指定分区)
    spark小文件详细的办理方案待补充~
参考文章：
Hive/Spark小文件办理方案(企业级实战)
Hive Distribute by 应用之动态分区小文件过多题目优化_distribute by cast(rand() * 99 as int)-CSDN博客

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