# Spark INSERT SELECT语句调优
#### 操作场景
在以下几种情况下，执行INSERT...SELECT操作可以进行一定的调优操作。
- 查询的数据是大量的小文件。
- 查询的数据是较多的大文件。
- 在Beeline/JDBCServer模式下使用非Spark用户操作。
 
#### 操作步骤
可对INSERT...SELECT操作做如下的调优操作。
- 如果建的是Hive表，将存储类型设为Parquet，从而减少执行INSERT...SELECT语句的时间。
- 建议使用spark-sql或者在Beeline/JDBCServer模式下使用spark用户来执行INSERT...SELECT操作，避免执行更改文件owner的操作，从而减少执行INSERT...SELECT语句的时间。 在Beeline/JDBCServer模式下，executor的用户跟driver是一致的，driver是JDBCServer服务的一部分，是由spark用户启动的，因此其用户也是spark用户，且当前无法实现在运行时将Beeline端的用户透传到executor，因此使用非spark用户时需要对文件进行更改owner为Beeline端的用户，即实际用户。
  
- 如果查询的数据是大量的小文件将会产生大量map操作，从而导致输出存在大量的小文件，在执行重命名文件操作时将会耗费较多时间，此时可以通过设置"spark.sql.files.maxPartitionBytes"与"spark.files.openCostInBytes"来设置一个partition读取的最大字节，在一个partition中合并多个小文件来减少输出文件数及执行重命名文件操作的时间，从而减少执行INSERT...SELECT语句的时间。
 
上述优化操作并不能解决全部的性能问题，对于以下场景仍然需要较多时间：
对于动态分区表，如果其分区数非常多，那么也需要执行较长的时间。