我們知道，大部分Spark計算都是在內(nèi)存中完成的，所以Spark的瓶頸一般來自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的資源緊張，CPU，網(wǎng)絡(luò)帶寬，內(nèi)存。Spark的性能，想要它快，就得充分利用好系統(tǒng)資源，尤其是內(nèi)存和CPU。有時候我們也需要做一些優(yōu)化調(diào)整來減少內(nèi)存占用，例如將小文件進行合并的操作。

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一、問題現(xiàn)象

我們有一個15萬條總數(shù)據(jù)量133MB的表，使用SELECT * FROM bi.dwd_tbl_conf_info全表查詢耗時3min，另外一個500萬條總數(shù)據(jù)量6.3G的表ods_tbl_conf_detail，查詢耗時23秒。兩張表均為列式存儲的表。

大表查詢快，而小表反而查詢慢了，為什么會產(chǎn)生如此奇怪的現(xiàn)象呢?

二、問題探詢

數(shù)據(jù)量6.3G的表查詢耗時23秒，反而數(shù)據(jù)量133MB的小表查詢耗時3min，這非常奇怪。我們收集了對應(yīng)的建表語句，發(fā)現(xiàn)兩者沒有太大的差異，大部分為String，兩表的列數(shù)也相差不大。

CREATETABLEIFNOTEXISTS`bi`.`dwd_tbl_conf_info`(`corp_id`STRINGCOMMENT\'\',`dept_uuid`STRINGCOMMENT\'\',`user_id`STRINGCOMMENT\'\',`user_name`STRINGCOMMENT\'\',`uuid`STRINGCOMMENT\'\',`dtime`DATECOMMENT\'\',`slice_number`INTCOMMENT\'\',`attendee_count`INTCOMMENT\'\',`mr_id`STRINGCOMMENT\'\',`mr_pkg_id`STRINGCOMMENT\'\',`mr_parties`INTCOMMENT\'\',`is_mr`TINYINTCOMMENT\'R\',`is_live_conf`TINYINTCOMMENT\'\') CREATETABLEIFNOTEXISTS`bi`.`ods_tbl_conf_detail`(`id`string,`conf_uuid`string,`conf_id`string,`name`string,`number`string,`device_type`string,`j_time`bigint,`l_time`bigint,`media_type`string,`dept_name`string,`UPDATETIME`bigint,`CREATETIME`bigint,`user_id`string,`USERAGENT`string,`corp_id`string,`account`string)

因為兩張表均為很簡單的SELECT查詢操作，無任何復(fù)雜的聚合join操作，也無UDF相關(guān)的操作，所以基本確認查詢慢的應(yīng)該發(fā)生的讀表的時候，我們將懷疑的點放到了讀表操作上。通過查詢兩個查詢語句的DAG和任務(wù)分布，我們發(fā)現(xiàn)了不一樣的地方。

查詢快的表，查詢時總共有68個任務(wù)，任務(wù)分配比如均勻，平均7~9s左右，而查詢慢的表，查詢時總共1160個任務(wù)，平均也是9s左右。如下圖所示：

至此，我們基本發(fā)現(xiàn)了貓膩所在。大表6.3G但文件個數(shù)小，只有68個，所以很快跑完了。而小表雖然只有133MB，但文件個數(shù)特別多，導(dǎo)致產(chǎn)生的任務(wù)特別多，而由于單個任務(wù)本身比較快，大部分時間花費在任務(wù)調(diào)度上，導(dǎo)致任務(wù)耗時較長。

那如何才能解決小表查詢慢的問題呢?

三、業(yè)務(wù)調(diào)優(yōu)

那現(xiàn)在擺在我們面前就存在現(xiàn)在問題：

為什么小表會產(chǎn)生這么小文件 已經(jīng)產(chǎn)生的這么小文件如何合并

帶著這兩個問題，我們和業(yè)務(wù)的開發(fā)人員聊了一個發(fā)現(xiàn)小表是業(yè)務(wù)開發(fā)人員從原始數(shù)據(jù)表中，按照不同的時間切片查詢并做數(shù)據(jù)清洗后插入到小表中的，而由于時間切片切的比較小，導(dǎo)致這樣的插入次數(shù)特別多，從而產(chǎn)生了大量的小文件。

那么我們需要解決的問題就是2個，如何才能把這些歷史的小文件進行合并以及如何才能保證后續(xù)的業(yè)務(wù)流程中不再產(chǎn)生小文件，我們指導(dǎo)業(yè)務(wù)開發(fā)人員做了以下優(yōu)化：

使用INSERT OVERWRITE bi.dwd_tbl_conf_info SELECT * FROM bi.dwd_tbl_conf_info合并下歷史的數(shù)據(jù)。由于DLI做了數(shù)據(jù)一致性保護，OVERWRITE期間不影響原有數(shù)據(jù)的讀取和查詢，OVERWRITE之后就會使用新的合并后的數(shù)據(jù)。合并后全表查詢由原來的3min縮短到9s內(nèi)完成。 原有表修改為分區(qū)表，插入時不同時間放入到不同分區(qū)，查詢時只查詢需要的時間段內(nèi)的分區(qū)數(shù)據(jù)，進一步減小讀取數(shù)據(jù)量。

分享文章：Spark優(yōu)化之小文件是否需要合并?
路徑分享：http://jinyejixie.com/article44/choiee.html

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