更新时间:2022-05-11 GMT+08:00
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优化小文件场景下的Spark SQL性能

配置场景

Spark SQL的表中,经常会存在很多小文件(大小远小于HDFS块大小),每个小文件默认对应Spark中的一个Partition,也就是一个Task。在很多小文件场景下,Spark会起很多Task。当SQL逻辑中存在Shuffle操作时,会大大增加hash分桶数,严重影响性能。

在小文件场景下,您可以通过如下配置手动指定每个Task的数据量(Split Size),确保不会产生过多的Task,提高性能。

当SQL逻辑中不包含Shuffle操作时,设置此配置项,不会有明显的性能提升。

配置描述

要启动小文件优化,在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。

表1 参数说明

参数

描述

默认值

spark.sql.files.maxPartitionBytes

在读取文件时,将单个分区打包的最大字节数。

单位:byte。

134217728(即128M)

spark.files.openCostInBytes

打开文件的预估成本, 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当一个分区写入多个文件时使用。高估更好,这样小文件分区将比大文件分区更先被调度。

4M

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