spark sql 读取hudi表数据参数调优

在使用 Spark SQL 读取 Hudi 表数据时，你可以通过调优一些参数来提高读取性能和效率。下面是一些常用的参数调优技巧：

1. 分区读取：如果你的 Hudi 表有分区列，可以使用 `option("hoodie.datasource.read.partition.path", "partitionColumn=value")` 来指定只读取特定分区的数据，避免全表扫描。

2. 并行度设置：可以通过设置 `spark.default.parallelism` 参数，调整读取数据时的并行度。根据集群规模和资源情况，适当增加并行度可以加快读取速度。

3. 压缩格式选择：Hudi 支持多种压缩格式，如 Snappy、Gzip 等。你可以通过设置 `hoodie.datasource.compression.codec` 参数来选择合适的压缩格式。通常 Snappy 是一个较好的选择，它可以提供较好的压缩率和读取性能。

4. 数据缓存：使用 `spark.sql.hive.filesourcePartitionFileCacheSize` 参数来调整文件分区数据的缓存大小，提高后续查询的性能。

5. 调整资源配置：根据数据量和集群规模，适当调整 Spark 的资源配置，如 executor 内存、executor 数量等。

需要注意的是，具体的参数调优策略需要根据数据规模、集群配置和业务需求来确定。建议先进行性能测试，根据实际情况调整参数，观察性能变化并选择最佳配置。