Spark 2.4.0如何优雅地解决sparksql小文件过多的问题

在使用SparkSql进行项目开发的过程，往往会碰到一个比较头疼的问题，由于SparkSql的默认并行度是200，当sql中包含有join、group by相关的shuffle操作时，会产生很多小文件；从集群优化的角度来说，太多的小文件对NameNode的压力比较大，而且太多的小文件对后续使用该表进行计算时会启动很多不必要的maptask，任务耗时高。因此，需要对小文件问题进行优化。

在Dataset/Dataframe中有repartition/coalesce算子减少输出文件个数，但用户往不喜欢编写和部署Scala/Java/Python代码的repartition(n)和coalese(n)，在Spark 2.4.0版本后很优雅地解决了这个问题，可以下SparkSql中添加以下Hive风格的合并和分区提示：

--提示名称不区分大小写
INSERT ... SELECT /*+REPARTITION(n)*/ ...
INSERT ... SELECT /*+COALESCE(n)*/ ...

Coalesce Hint减少了分区数，它仅合并分区 ，因此最大程度地减少了数据移动，但须注意内存不足容易OOM。

Repartition Hint可以增加或减少分区数量，它执行数据的完全shuffle，并确保数据平均分配。

repartition增加了一个新的阶段，因此它不会影响现有阶段的并行性；相反，coalesce会影响现有阶段的并行性，因为它不会添加新阶段。

该写法还支持多个插入查询和命名子查询。