一般来说我们的数据都是mysql->hive tpg->hive orcle->hive

之前的文章介绍过优化读的速度。比如创建索引，增加fetchsize 增加并行。

那么怎么增加hdfs写的速度呢？

以orc文件为例。目前我们能控制的无非就是并行写，不能根本的解决问题

举例 1e的数据，mysql分成10channel，51个tasks，那么在hdfswriter上会同时有10个线程去写orc文件，关键问题在于

比如mysql读的速度是2w Records/s， hdfs写的速度是1w Records/s 那么不管你怎么切分任务，写的速度永远是导数的瓶颈？

如何解决？

首先看datax的orc写的源码

/**
 * 写orcfile类型文件
 *
 * @param lineReceiver
 * @param config
 * @param fileName
 * @param taskPluginCollector
 */
public void orcFileStartWrite(RecordReceiver lineReceiver, Configuration config, String fileName,
                       TaskPluginCollector taskPluginCollector) {
   List<Configuration> columns = config.getListConfiguration(Key.COLUMN);
   String compress = config.getString(Key.COMPRESS, null);
   List<String> columnNames = getColumnNames(columns);
   List<ObjectInspector> columnTypeInspectors = getColumnTypeInspectors(columns);
   StructObjectInspector inspector = (StructObjectInspector) ObjectInspectorFactory
         .getStandardStructObjectInspector(columnNames, columnTypeInspectors);

   OrcSerde orcSerde = new OrcSerde();

   FileOutputFormat outFormat = new OrcOutputFormat();
   if (!"NONE".equalsIgnoreCase(compress) && null != compress) {
      Class<? extends CompressionCodec> codecClass = getCompressCodec(compress);
      if (null != codecClass) {
         outFormat.setOutputCompressorClass(conf, codecClass);
      }
   }
   try {
      RecordWriter writer = outFormat.getRecordWriter(fileSystem, conf, fileName, Reporter.NULL);
      Record record = null;
      while ((record = lineReceiver.getFromReader()) != null) {
         MutablePair<List<Object>, Boolean> transportResult = transportOneRecord(record, columns, taskPluginCollector);
         if (!transportResult.getRight()) {
            writer.write(NullWritable.get(), orcSerde.serialize(transportResult.getLeft(), inspector));
         }
      }
      writer.close(Reporter.NULL);
   } catch (Exception e) {
      String message = String.format("写文件文件[%s]时发生IO异常,请检查您的网络是否正常！", fileName);
      LOG.error(message);
      Path path = new Path(fileName);
      deleteDir(path.getParent());
      throw DataXException.asDataXException(HdfsWriterErrorCode.Write_FILE_IO_ERROR, e);
   }
}

注意这里它是 

FileOutputFormat outFormat = new OrcOutputFormat();// 设置 输出格式orc

RecordWriter writer = outFormat.getRecordWriter(fileSystem, conf, fileName, Reporter.NULL);

writer.write(xx,row)

查看源码outFormat.getRecordWriter() 方法 本质

然后真正开始写的时候writer.write()

 注意这个方法当write为null的时候，会new一个writer。上文有一个，这里又能new一个，

是否说明这两个writer都能写orc文件

那这两个有什么区别呢？ 

根据我上一篇文章写过的

orc文件的读写及整合hive_cclovezbf的博客-CSDN博客_hive读取orc文件

writer = OrcFile.createWriter(path, options);

writer.addRowBatch(batch); 这里是可以批量添加然后写入的，默认是1024条数据写入

而datax的代码里是来一条写一条，这两种效率谁高谁低就不用说了吧。。

但是改造起来比较麻烦。。有点懒。。需要的时候再写把。