一、场景
目前使用s3替代hdfs作为hive表数据存储，使用spark sql insert数据到hive表，发现一个简单的查询 插入任务，查询 insert的动作显示已经执行完，任务还在跑，直到跑了两个小时后才执行结束。
二、原因
s3对spark默认的commit操作兼容性不强，spark有两种commit操作，一种是commit task，在executor上执行，一种是commit job，在driver上执行。默认commit策略下，spark在输出数据的时，会先输出到临时目录上，临时目录分task临时目录和job临时目录，默认的commit task操作是将执行成功的task的输出数据从task的临时目录rename到job的临时目录task目录，commit job操作则是driver单线程遍历所有job临时目录下所有task目录并rename到用户指定的输出目录下。driver运行时间长在于单线程rename所有task目录，最后在最终输出的目录加上SUCCESS文件，而s3的rename操作是mv=cp rm，和hdfs的rename操作不同，效率低下。
三、解决
一般情况下，我们使用的committer是FileOutputCommitter，在hadoop2.7后，支持新的commit算法，将mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version设置为2，默认是1，新的commit算法对commit task做了一下改动，不再将task临时目录mv到job的临时目录下，而是直接移动到最终目录下，不需要driver最后再单线程移动一次，commit job操作是在最终目录下直接加上SUCCESS文件即可。简单概括就是单线程mv变多线程mv，新的commit算法提高了性能，但是降低了数据一致性。
代码语言：javascript复制spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2 
