sparkSql 动态分区插入优化

Spark SQL 中的动态分区插入指的是根据查询结果动态地创建分区表中的分区。这在处理大规模数据时尤为重要，因为它允许你将数据高效地存储到具有适当分区的表中，进而可以优化后续的数据读取操作。然而，如果不进行适当的优化，动态分区插入可能会成为性能瓶颈。以下是一些优化动态分区插入的策略：

1. 启用并行执行：在 Spark SQL 中，可以通过设置 `spark.sql.shuffle.partitions` 属性来控制任务的并行度。根据集群资源合理设置分区数，以提高数据写入的并行性。

2. 数据倾斜优化：数据倾斜是导致动态分区插入效率低下的常见原因。可以通过增加分区数量、使用 salting 技术、或者对数据进行预处理等方法减少倾斜。

3. 适当配置动态分区插入参数：在执行动态分区插入时，可以通过 `spark.sql.sources.partitionOverwriteMode` 配置参数来指定分区覆盖模式。例如，使用 'dynamic' 模式可以只覆盖存在的分区，避免不必要的数据删除和重写操作。

4. 合理利用广播变量和持久化：对于小表或者需要频繁引用的静态数据，可以使用广播变量来优化跨节点的数据传递。同时，对于重复使用的大型数据集，合理使用持久化功能可以减少数据的重复读取和处理。

5. 控制事务大小：在使用 Spark SQL 进行动态分区插入时，可以控制事务的大小，通过减少每次插入的数据量来减少事务的开销。

6. 关闭检查点机制：Spark SQL 的检查点机制会增加额外的I/O操作，可以通过关闭检查点来减少不必要的性能开销。