背景
Hive query将运算好的数据写回hdfs（比如insert into语句），有时候会产生大量的小文件，如果不采用CombineHiveInputFormat就对这些小文件进行操作的话会产生大量的map task，耗费大量集群资源，而且小文件过多会对namenode造成很大压力。所以Hive在正常job执行完之后，会起一个conditional task，来判断是否需要合并小文件，如果满足要求就会另外启动一个map-only job 或者mapred job来完成合并



参数解释
hive.mergejob.maponly (默认为true)
如果hadoop版本支持CombineFileInputFormat，则启动Map-only job for merge，否则启动  MapReduce merge job，map端combine file是比较高效的做法


hive.merge.mapfiles(默认为true)
正常的map-only job后，是否启动merge job来合并map端输出的结果


hive.merge.mapredfiles(默认为false)
正常的map-reduce job后，是否启动merge job来合并reduce端输出的结果，建议开启


hive.merge.smallfiles.avgsize(默认为16MB)
如果不是partitioned table的话，输出table文件的平均大小小于这个值，启动merge job，如果是partitioned table，则分别计算每个partition下文件平均大小，只merge平均大小小于这个值的partition。这个值只有当hive.merge.mapfiles或hive.merge.mapredfiles设定为true时，才有效


hive.exec.reducers.bytes.per.reducer(默认为1G)
如果用户不主动设置mapred.reduce.tasks数，则会根据input directory计算出所有读入文件的input summary size，然后除以这个值算出reduce number
   reducers = (int) ((totalInputFileSize + bytesPerReducer - 1) / bytesPerReducer);
   reducers = Math.max(1, reducers);
   reducers = Math.min(maxReducers, reducers);


hive.merge.size.per.task(默认是256MB)
merge job后每个文件的目标大小（targetSize），用之前job输出文件的total size除以这个值，就可以决定merge job的reduce数目。merge job的map端相当于identity map，然后shuffle到reduce，每个reduce dump一个文件，通过这种方式控制文件的数量和大小

MapredWork work = (MapredWork) mrTask.getWork();
if (work.getNumReduceTasks() > 0) {
     int maxReducers = conf.getIntVar(HiveConf.ConfVars.MAXREDUCERS);
     int reducers = (int) ((totalSize +targetSize - 1) / targetSize);
     reducers = Math.max(1, reducers);
     reducers = Math.min(maxReducers, reducers);
     work.setNumReduceTasks(reducers);
}


mapred.max.split.size(默认256MB)
mapred.min.split.size.per.node(默认1 byte)
mapred.min.split.size.per.rack(默认1 byte)
这三个参数CombineFileInputFormat中会使用，Hive默认的InputFormat是CombineHiveInputFormat，里面所有的调用（包括最重要的getSplits和getRecordReader）都会转换成CombineFileInputFormat的调用，所以可以看成是它的一个包装。CombineFileInputFormat 可以将许多小文件合并成一个map的输入，如果文件很大，也可以对大文件进行切分，分成多个map的输入。一个CombineFileSplit对应一个map的输入，包含一组path(hdfs路径list)，startoffset, lengths, locations(文件所在hostname list)mapred.max.split.size是一个split 最大的大小，mapred.min.split.size.per.node是一个节点上（datanode）split至少的大小，mapred.min.split.size.per.rack是同一个交换机(rack locality)下split至少的大小通过这三个数的调节，组成了一串CombineFileSplit用户可以通过增大mapred.max.split.size的值来减少Map Task数量



结论
hive 通过上述几个值来控制是否启动merge file job，通常是建议大家都开启，如果是一堆顺序执行的作业链，只有最后一张表需要固化落地，中间表用好就删除的话，可以在最后一个insert into table之前再开启，防止之前的作业也会launch merge job使得作业变慢。


上周还发现目前启动的针对RCFile的Block Merger在某种少见情况下，会生成duplicated files，Hive代码中本身已经考虑到这点，所以会在Merger Task RCFileMergeMapper的JobClose函数中调用Utilities.removeTempOrDuplicateFiles(fs, intermediatePath, dpCtx),  不过不知道为什么没有生效，还会存在重复文件，需要再研究下


Hive是否起merge job是由conditional task在运行时决定的，如果hadoop job或者hive未如预期般执行合并作业，则可以利用github上的file crush工具完成合并，它的原理也是启动一个mapreduce job完成合并，不过目前只支持textfile 和 sequencefile

链接地址：https://github.com/edwardcapriolo/filecrush

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