假设一个SQL任务：Select count(1) from popt_tbaccountcopy_mes where pt = ‘2012-07-04’;该任务的inputdir/group/p_sdo_data/p_sdo_data_etl/pt/popt_tbaccountcopy_mes/pt=2012-07-04共有194个文件，其中很多是远远小于128m的小文件，总大小9G，，正常执行会用194个map任务。Map总共消耗的计算资源： SLOTS_MILLIS_MAPS= 623,020我通过以下方法来在map执行前合并小文件，减少map数：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;再执行上面的语句，用了74个map任务，map消耗的计算资源：SLOTS_MILLIS_MAPS=333,500对于这个简单SQL任务，执行时间上可能差不多，但节省了一半的计算资源。大概解释一下，100000000表示100M,set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;这个参数表示执行前进行小文件合并，前面三个参数确定合并文件块的大小，大于文件块大小128m的，按照128m来分隔，小于128m,大于100m的，按照100m来分隔，把那些小于100m的（包括小文件和分隔大文件剩下的），进行合并,最终生成了74个块。当input的文件都很大，任务逻辑复杂，map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。假设有这样一个任务：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只有一个文件，大小为120M，但包含几千万的记录，如果用1个map去完成这个任务，肯定是比较耗时的，这种情况下，我们要考虑将这一个文件合理的拆分成多个，这样就可以用多个map任务去完成。set mapred.reduce.tasks=10;create table a_1 as select * from a distribute by rand(123); 这样会将a表的记录，随机的分散到包含10个文件的a_1表中，再用a_1代替上面sql中的a表，则会用10个map任务去完成。每个map任务处理大于12M（几百万记录）的数据，效率肯定会好很多。看上去，貌似这两种有些矛盾，一个是要合并小文件，一个是要把大文件拆成小文件，这点正是重点需要关注的地方，
根据实际情况，控制map数量需要遵循两个原则：使大数据量利用合适的map数；使单个map任务处理合适的数据量；
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只想到处流浪人生就像一场旅行，不必在乎目的地，
