Hive中Map任务数量的确定方法

在Hive作业中，Map任务的数量与其使用的InputFormat紧密相关，常见的InputFormat包括HiveInputFormat和CombineHiveInputFormat。本文将详细讨论这两种格式下的分片计算方法。

### 查询Hive InputFormat
可以通过以下命令查看当前设置的InputFormat：
```sql
set hive.input.format;
```

#### HiveInputFormat
在Hadoop中，计算一个作业所需的Map任务数量前，首先需要确定分片的大小。计算分片大小的公式如下：
```plaintext
goalSize = totalSize / mapred.map.tasks
minSize = max(mapred.min.split.size, minSplitSize)
splitSize = max(minSize, min(goalSize, dfs.block.size))
```
- `totalSize` 是所有Map任务的总输入大小，即Map input bytes。`mapred.map.tasks` 的默认值为2，但可根据需要调整。
- `minSize` 是`mapred.min.split.size` 和 `minSplitSize` 中较大的值。`mapred.min.split.size` 默认为1字节，而 `minSplitSize` 随文件格式变化。
- `dfs.block.size` 默认为128MB。

简化后的计算公式可表示为：`min(数据大小 / mapred.map.tasks, dfs.block.size)`，其中 `dfs.block.size` 可在HDFS配置文件中设置，默认为64MB或128MB。

计算出分片大小后，根据文件大小确定分片数量，即Map任务的数量。例如，如果分片大小为128MB，文件大小为216MB，则分片数量为2（128+88）。

#### CombineHiveInputFormat
使用CombineHiveInputFormat时，分片数量受多种因素影响，包括输入文件的数量、大小、文件在节点和机架上的分布等。关键参数包括：
- `mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize`：合并后的最大分片大小。
- `mapred.min.split.size.per.node`：每个节点上的最小分片大小。
- `mapred.min.split.size.per.rack`：每个机架上的最小分片大小。

算法步骤如下：
1. **节点内部**：从节点内部开始循环，如果某个节点上的分片总和超过设定的最大分片大小，则这些分片会被合并。例如，如果有三个分片总和为300MB，大于244MB，则它们会被合并为一个分片。
2. **同一机架内的节点间**：如果单个节点上的分片不足以形成一个大分片，系统会尝试在同一机架内的其他节点上寻找合适的分片进行合并。
3. **机架间的合并**：最后，如果机架内的分片仍然不足，系统会在不同的机架之间进行合并。

通过合理设置上述参数，可以有效地控制Map任务的数量，从而优化Hive作业的执行效率。