一、 控制hive任務中的map數:
1. 通常情況下，作業會通過input的目錄產生乙個或者多個map任務。
主要的決定因素有： input的檔案總個數，input的檔案大小，集群設定的檔案塊大小(目前為128m, 可在hive中通過set dfs.block.size;命令檢視到，該引數不能自定義修改)；
2. 舉例：
a) 假設input目錄下有1個檔案a,大小為780m,那麼hadoop會將該檔案a分隔成7個塊（6個128m的塊和1個12m的塊），從而產生7個map數
b) 假設input目錄下有3個檔案a,b,c,大小分別為10m，20m，130m，那麼hadoop會分隔成4個塊（10m,20m,128m,2m）,從而產生4個map數
即，如果檔案大於塊大小(128m),那麼會拆分，如果小於塊大小，則把該檔案當成乙個塊。
3. 是不是map數越多越好？
答案是否定的。如果乙個任務有很多小檔案（遠遠小於塊大小128m）,則每個小檔案也會被當做乙個塊，用乙個map任務來完成，
而乙個map任務啟動和初始化的時間遠遠大於邏輯處理的時間，就會造成很大的資源浪費。
而且，同時可執行的map數是受限的。
4. 是不是保證每個map處理接近128m的檔案塊，就高枕無憂了？
答案也是不一定。比如有乙個127m的檔案，正常會用乙個map去完成，但這個檔案只有乙個或者兩個小字段，卻有幾千萬的記錄，
如果map處理的邏輯比較複雜，用乙個map任務去做，肯定也比較耗時。
針對上面的問題3和4，我們需要採取兩種方式來解決：即減少map數和增加map數；
如何合併小檔案，減少map數？
假設乙個sql任務：
select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = 『2012-07-04』;
該任務的inputdir /group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04
共有194個檔案，其中很多是遠遠小於128m的小檔案，總大小9g，正常執行會用194個map任務。
map總共消耗的計算資源： slots_millis_maps= 623,020
我通過以下方法來在map執行前合併小檔案，減少map數：
set mapred.max.split.size=100000000;
set mapred.min.split.size.per.node=100000000;
set mapred.min.split.size.per.rack=100000000;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.combinehiveinputformat;
再執行上面的語句，用了74個map任務，map消耗的計算資源：slots_millis_maps= 333,500
對於這個簡單sql任務，執行時間上可能差不多，但節省了一半的計算資源。
大概解釋一下，100000000表示100m, set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.combinehiveinputformat;這個引數表示執行前進行小檔案合併，
前面三個引數確定合併檔案塊的大小，大於檔案塊大小128m的，按照128m來分隔，小於128m,大於100m的，按照100m來分隔，把那些小於100m的（包括小檔案和分隔大檔案剩下的），
進行合併,最終生成了74個塊。
如何適當的增加map數？
當input的檔案都很大，任務邏輯複雜，map執行非常慢的時候，可以考慮增加map數，來使得每個map處理的資料量減少，從而提高任務的執行效率。
假設有這樣乙個任務：
select data_desc,
count(1),
count(distinct id),
sum(case when …),
sum(case when ...),
sum(…)
from a group by data_desc
如果表a只有乙個檔案，大小為120m，但包含幾千萬的記錄，如果用1個map去完成這個任務，肯定是比較耗時的，這種情況下，我們要考慮將這乙個檔案合理的拆分成多個，
這樣就可以用多個map任務去完成。
set mapred.reduce.tasks=10;
create table a_1 as
select * from a
distribute by rand(123);
這樣會將a表的記錄，隨機的分散到包含10個檔案的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，則會用10個map任務去完成。
每個map任務處理大於12m（幾百萬記錄）的資料，效率肯定會好很多。
看上去，貌似這兩種有些矛盾，乙個是要合併小檔案，乙個是要把大檔案拆成小檔案，這點正是重點需要關注的地方，
根據實際情況，控制map數量需要遵循兩個原則：使大資料量利用合適的map數；使單個map任務處理合適的資料量；
二、 控制hive任務的reduce數：
1. hive自己如何確定reduce數：
reduce個數的設定極大影響任務執行效率，不指定reduce個數的情況下，hive會猜測確定乙個reduce個數，基於以下兩個設定：
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每個reduce任務處理的資料量，預設為1000^3=1g）
hive.exec.reducers.max（每個任務最大的reduce數，預設為999）
計算reducer數的公式很簡單n=min(引數2，總輸入資料量/引數1)
即，如果reduce的輸入（map的輸出）總大小不超過1g,那麼只會有乙個reduce任務；
如：select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt;
/group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04 總大小為9g多，因此這句有10個reduce
2. 調整reduce個數方法一：
調整hive.exec.reducers.bytes.per.reducer引數的值；
set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; （500m）
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 這次有20個reduce
3. 調整reduce個數方法二；
set mapred.reduce.tasks = 15;
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt;這次有15個reduce
4. reduce個數並不是越多越好；
同map一樣，啟動和初始化reduce也會消耗時間和資源；
另外，有多少個reduce,就會有多少個輸出檔案，如果生成了很多個小檔案，那麼如果這些小檔案作為下乙個任務的輸入，則也會出現小檔案過多的問題；
5. 什麼情況下只有乙個reduce；
很多時候你會發現任務中不管資料量多大，不管你有沒有設定調整reduce個數的引數，任務中一直都只有乙個reduce任務；
其實只有乙個reduce任務的情況，除了資料量小於hive.exec.reducers.bytes.per.reducer引數值的情況外，還有以下原因：
a) 沒有group by的彙總，比如把select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04' group by pt; 寫成 select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04';
這點非常常見，希望大家盡量改寫。
b) 用了order by
c) 有笛卡爾積
通常這些情況下，除了找辦法來變通和避免，我暫時沒有什麼好的辦法，因為這些操作都是全域性的，所以hadoop不得不用乙個reduce去完成；
同樣的，在設定reduce個數的時候也需要考慮這兩個原則：使大資料量利用合適的reduce數；使單個reduce任務處理合適的資料量；
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