一、
控制hive任務中的map數:
1. 通常情況下，作業會通過input的目錄產生一個或者多個map任務。
主要的決定因素有： input的文件總個數，input的文件大小，集羣設置的文件塊大小(目前爲128M,
可在hive中通過set dfs.block.size;命令查看到，該參數不能自定義修改)；
2. 舉例：
a) 假設input目錄下有1個文件a,大小爲780M,那麼hadoop會將該文件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個文件a,b,c,大小分別爲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，如果文件大於塊大小(128m),那麼會拆分，如果小於塊大小，則把該文件當成一個塊。
3. 是不是map數越多越好？
答案是否定的。如果一個任務有很多小文件（遠遠小於塊大小128m）,則每個小文件也會被當做一個塊，用一個map任務來完成，
而一個map任務啓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的文件塊，就高枕無憂了？
答案也是不一定。比如有一個127m的文件，正常會用一個map去完成，但這個文件只有一個或者兩個小字段，卻有幾千萬的記錄，
如果map處理的邏輯比較複雜，用一個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；
如何合併小文件，減少map數？
假設一個SQL任務：
Selectcount(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個文件，其中很多是遠遠小於128m的小文件，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執行前合併小文件，減少map數：
setmapred.max.split.size=100000000;
setmapred.min.split.size.per.node=100000000;
setmapred.min.split.size.per.rack=100000000;
sethive.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;這個參數表示執行前進行小文件合併，
前面三個參數確定合併文件塊的大小，大於文件塊大小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（包括小文件和分隔大文件剩下的），
進行合併,最終生成了74個塊。
如何適當的增加map數？
當input的文件都很大，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處理的數據量減少，從而提高任務的執行效率。
假設有這樣一個任務：
Selectdata_desc,
count(1),
count(distinct id),
sum(case when …),
sum(case when ...),
sum(…)
from agroup by data_desc
如果表a只有一個文件，大小爲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，我們要考慮將這一個文件合理的拆分成多個，
這樣就可以用多個map任務去完成。
set mapred.map.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個文件的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）的數據，效率肯定會好很多。
看上去，貌似這兩種有些矛盾，一個是要合併小文件，一個是要把大文件拆成小文件，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：使大數據量利用合適的map數；使單個map任務處理合適的數據量；
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會猜測確定一個reduce個數，基於以下兩個設定：
hive.exec.reducers.bytes.per.reducer（每個reduce任務處理的數據量，默認爲1000^3=1G）
hive.exec.reducers.max（每個任務最大的reduce數，默認爲999）
計算reducer數的公式很簡單N=min(參數2，總輸入數據量/參數1)
即，如果reduce的輸入（map的輸出）總大小不超過1G,那麼只會有一個reduce任務；
如：select pt,count(1) frompopt_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
總大小爲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參數的值；
sethive.exec.reducers.bytes.per.reducer=500000000; （500M）
select pt,count(1) from popt_tbaccountcopy_meswhere 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_meswhere 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，啓動和初始化reduce也會消耗時間和資源；
另外，有多少個reduce,就會有多少個輸出文件，如果生成了很多個小文件，那麼如果這些小文件作爲下一個任務的輸入，則也會出現小文件過多的問題；
5. 什麼情況下只有一個reduce；
很多時候你會發現任務中不管數據量多大，不管你有沒有設置調整reduce個數的參數，任務中一直都只有一個reduce任務；
其實只有一個reduce任務的情況，除了數據量小於hive.exec.reducers.bytes.per.reducer參數值的情況外，還有以下原因：
a) 沒有group by的彙總，比如把select pt,count(1) frompopt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04'
group by pt; 寫成 select count(1) frompopt_tbaccountcopy_mes where pt = '2012-07-04';
這點非常常見，希望大家儘量改寫。
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，因爲這些操作都是全局的，所以hadoop不得不用一個reduce去完成；
同樣的，在設置reduce個數的時候也需要考慮這兩個原則：使大數據量利用合適的reduce數；使單個reduce任務處理合適的數據量。