本文章主要介绍了spark调优，具有不错的的参考价值，希望对您有所帮助，如解说有误或未考虑完全的地方，请您留言指出，谢谢！
1、小文件
hive表生成，特别容易产生小文件问题，影响访问表性能，总结做法如下：
//spark代码，repartition()=coalesce(true)
//如果是文件合并前后相差较大，executor<=partition推荐coalesce，反之推荐repartition，尤其是合并文件后最终只生成一个文件，推荐使用repartition，可以提高并行度
dataFrame.repartition(分区数)
//如果文件合并前后相差不是特别大，建议使用coalesce
dfReader.coalesce(分区数)//设置spark.sql.shuffle.partitions参数配合DISTRIBUTE BY来控制小文件数
//spark.sql.shuffle.partitions 值确定最终文件数量，
//DISTRIBUTE BY key 根据key的值来分组每条数据写入到那个文件中
SET spark.sql.shuffle.partitions = 1;
insert into test_tab SELECT * FROM test_tab2 DISTRIBUTE BY key;
待补充
原创文章，作者：kirin，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/tech/bigdata/228139.html