项目场景：

spark streaming从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。

问题描述

数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时间为 1.7 h。

查看 job 状态一直处于 processing, 但是发现该 job 写 hive 的时间也就花费了 30 秒左右，但是该 job 最终执行完的时间远远大于这个时间。

慢慢的，每一批次都要慢几分钟，出现堆积，最终造成数据大面积延迟。

原因分析：

• Spark源码：
  
• hive源码

 // If source path is a subdirectory of the destination path (or the other way around):
    //   ex: INSERT OVERWRITE DIRECTORY 'target/warehouse/dest4.out' SELECT src.value WHERE src.key >= 300;
    //   where the staging directory is a subdirectory of the destination directory
    // (1) Do not delete the dest dir before doing the move operation.
    // (2) It is assumed that subdir and dir are in same encryption zone.
    // (3) Move individual files from scr dir to dest dir.
    boolean srcIsSubDirOfDest = isSubDir(srcf, destf, srcFs, destFs, isSrcLocal),
        destIsSubDirOfSrc = isSubDir(destf, srcf, destFs, srcFs, false);
    final String msg = "Unable to move source " + srcf + " to destination " + destf;
    try {
      if (replace) {
        try{
          //if destf is an existing directory:
          //if replace is true, delete followed by rename(mv) is equivalent to replace
          //if replace is false, rename (mv) actually move the src under dest dir
          //if destf is an existing file, rename is actually a replace, and do not need
          // to delete the file first
          if (replace && !srcIsSubDirOfDest) {
            destFs.delete(destf, true);
            LOG.debug("The path " + destf.toString() + " is deleted");
          }
        } catch (FileNotFoundException ignore) {
        }
      }
      final SessionState parentSession = SessionState.get();
      if (isSrcLocal) {
        // For local src file, copy to hdfs
        destFs.copyFromLocalFile(srcf, destf);
        return true;
      } else {

分析

阅读上面的源码，可以发现往 Hive 中写数据的时候会在目标表中（1.1 版本之后是默认位置目标表的文件夹）生成一个以.hive-staging 开头的lin时文件夹，结果会在临时文件夹存放。执行完成后会，将临时文件夹 rename，放到对应的目标表文件下。

这里的 rename 并不是直接修改 hive 元数据那么简单。是在特定条件下才会执行 mv file 的，否则还是会 copy file 的形式。

临时文件就直接放在目标表对应的目录下面了，所以最后执行的 copy 操作，如果文件多或者数据量大的情况下，会很慢。

hive的MV策略如下：

 1.原文件是非hdfs文件，copyFromLocal

   2.原文件是hdfs文件

          2.1   Encrypted模式

                copy操作，如果文件大于默认值（32MB），则会进行distcp操作。

         2.2  非Encrypted模式

            (1)原目录是目标目录的子目录，原目录下的每个文件进行copy操作，如果文件大于默认值（32MB），则会进行distcp操作。

            (2)其他情况，进行mv操作。

hdfs mv原理

当用户调用hdfs dfs -mv时,HDFS保证重命名操作的原子性.运行此命令时,客户端对NameNode进行RPC调用.此RPC的NameNode实现在修改inode树时保持锁定,并且只有在重命名完成后才会成功锁定或成功锁定. (由于许可或配额违规等原因,它可能会失败.)

由于实现完全在NameNode内执行并且仅操纵文件系统元数据,因此不涉及实际的数据移动.实际上,在hdfs dfs -mv命令期间,没有与DataNode的交互.所有文件的块保持不变,与inode关联的阻止列表保持不变. NameNode只是从一个位置获取该文件的inode,并将其移动到文件系统树中的另一个位置.不会破坏块数据

解决方案：

方案一：修改临时目录

临时文件不要放在目标表对应的目录下面了，此时会执行 mv 操作，不涉及文件的移动，这样就会很快。

<property>  
    <name>hive.exec.stagingdir</name>    
    <value>/tmp/hive/.hive-staging</value>  
    <description>hive任务生成临时文件夹地址</description>
</property>

<property>          
    <name>hive.insert.into.multilevel.dirs</name> 
     <value>true</value>  
     <description>hive.insert.into.mulltilevel.dirs设置成false的时候，insert 目标目录的上级目录必须存在；trued的时候允许不存在</description>
 </property>

方案二：

spark 直接落文件到 HDFS的对应分区中 ，hive 表见外部表与数据进行关联。这种就不依赖与 hive 了，减少中间环节。这是，尽可能的规避小文件，需要尽可能减少文件个数。

参考：
http://t.csdn.cn/0Rmyv