更新时间:2022-05-13 GMT+08:00
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INSERT...SELECT操作调优

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”“spark.files.openCostInBytes”来设置一个partiton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。

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