今天遇到一个问题，spark应用中在一个循环里执行sql，每个sql都会向一张表写入数据，比如
insert overwrite table test_table partition(dt) select * from test_table_another;
除了执行sql没有其他逻辑，每个sql都会对应1个job，在spark web ui上看到job和job之间会停顿几分钟，并且非常有规律，任何两个job之间都会停顿，是不是很神奇？
答案揭晓：
spark在执行insert overwrite table partition的时候，分为两个部分，一个是执行select（读数据），一个是执行load partition（写数据），具体详见执行计划；
每个sql对应1个job，这个job执行的select部分（读数据），不包含load partition部分（写数据），因为spark为了兼容hive，直接使用hive的元数据库，所有ddl操作都是通过反射直接调用hive的代码（spark2.1依赖的是hive1.2），这个过程并不包含在spark job中，所以看起来job执行完之后停顿了几分钟才执行下个job，这里停顿的几分钟其实是在做load partition操作（写数据）；
这里还有另外一个问题，hive1.2在loadPartition删除文件时是串行操作，非常慢，这个问题在hive2时改为线程池解决，具体代码及问题解析详见：https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10154922.html