Hive和Spark SQL是两种常用的大规模数据处理引擎，它们都具备读取文件的功能。本文将从输入任务划分的角度对这两者进行浅析，探讨它们在读取文件时的差异。

### Hive读文件的输入任务划分
在Hive中，文件的输入任务划分是由InputFormat进行的。InputFormat是一个用于将文件划分成输入任务的接口，它定义了如何读取文件，并将其转换为键值对形式。Hive中最常用的InputFormat是TextInputFormat，它将文本文件按行划分成输入任务。在划分输入任务时，Hive将文件按照指定的块大小进行划分，默认情况下为128MB。一个输入任务对应一个或多个文件块，每个任务由一个或多个数据节点处理。在文件读取阶段，Hive会启动一个或多个Map任务，每个Map任务处理一个输入任务。

1. 划分文件块：Hive将文件按照指定的块大小进行切割，生成多个文件块，并为每个文件块分配一个Map任务。
2. 创建输入任务：根据切割后的文件块数量，Hive会创建相应数量的输入任务，在底层文件系统上读取数据。
3. 启动Map任务：Hive启动若干个Map任务，每个任务对应一个输入任务。
4. 读取文件数据：每个Map任务读取对应的输入任务中的文件块，并将其转换为键值对。

### Spark SQL读文件的输入任务划分
在Spark SQL中，文件的输入任务划分是由数据源(Data Source)进行的。数据源是Spark SQL中读取数据的接口，它实现了数据的读取和分析。Spark SQL支持多种常见的文件格式，如Parquet、CSV、JSON等，并提供了FileFormat接口用于自定义文件格式。

Spark SQL的输入任务划分与Hive有所不同。Spark SQL将文件划分成更小的分片，称为分区(partition)。一个分区是文件的一个子集，可以包含一个或多个文件。分区的划分可以基于文件的大小、文件的路径以及其他用户定义的规则。在读取文件时，Spark SQL会根据分区的定义，为每个分区创建一个输入任务。每个输入任务会读取对应分区的文件，然后交给后续的处理阶段。

1. 划分分区：Spark SQL会根据文件的大小、路径等信息，以及用户定义的规则，将文件划分成多个分区。
2. 创建输入任务：对于每个分区，Spark SQL会创建一个输入任务，并为其设置相应的文件路径。
3. 启动任务：Spark SQL会将输入任务交给底层的执行引擎，如Spark Core或者Hadoop，然后启动相应的任务。
4. 读取分区数据：每个输入任务读取对应分区中的文件，并将其转换为DataFrame或DataSet。

### Hive和Spark SQL读文件的差异
在划分输入任务的方式上，Hive和Spark SQL有一些不同之处。其中，Hive以文件块为单位进行输入任务划分，每个任务对应一个或多个文件块，而Spark SQL以分区为单位进行输入任务划分，每个任务对应一个分区。这种差异体现在以下几个方面：

1. 数据划分粒度：Hive划分方式相对粗粒度，对文件进行切割生成文件块，每个文件块由一个任务读取；Spark SQL划分方式相对细粒度，将文件划分为多个分区，每个分区由一个任务读取。
2. 任务数量：在默认情况下，Hive的输入任务数量等于文件块数量；而Spark SQL的输入任务数量等于分区数量，这通常比文件块数量要大。
3. 执行效率：Spark SQL的并行度更高，可以针对每个分区单独调度任务，提高数据读取的效率；而Hive在输入任务的划分上，相对较少任务的划分会导致并行度较低。

总的来说，Hive和Spark SQL在读取文件时的输入任务划分机制存在一些差异。这些差异主要体现在划分粒度、任务数量和执行效率上。了解和理解这些差异，可以帮助我们更好地选择适用于不同场景的数据处理引擎。