Hive和Spark SQL都是大数据处理框架，用于对大规模数据进行查询和分析。在读取文件时，它们都会进行输入任务划分，将数据划分成多个小任务并行处理。下面我将分几个段落来浅析Hive和Spark SQL在输入任务划分方面的异同。

1. Hive的输入任务划分

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它底层使用Hadoop MapReduce来进行数据处理。在Hive中，输入任务划分主要由MapReduce框架完成。Hive会将整个文件划分成多个输入任务，每个任务处理文件的一个切片。切片的大小由Hadoop的输入格式决定，默认为HDFS块的大小。在数据分布较为均匀的情况下，Hive的输入任务划分可以较好地利用集群资源进行并行处理。

2. Spark SQL的输入任务划分

Spark SQL是基于Spark框架的SQL查询引擎，它在查询性能方面相对于Hive有一定的优势。Spark SQL在读取文件时，使用了自己的输入任务划分机制。Spark SQL将文件划分成多个输入分区，每个分区对应一个输入任务。分区的划分策略由Spark框架根据文件大小和数据块的分布情况自动决定。相对于Hive的固定切片大小，Spark SQL的输入任务划分更加灵活，能够根据实际情况来动态调整划分策略。

3. 输入任务划分策略的调优

无论是Hive还是Spark SQL，在读取文件时，输入任务划分对查询性能有着很大的影响。读取文件时的输入任务划分策略通常通过以下参数进行调优：

- 文件的切片大小：在Hive中，可以通过设置inputformat.split.maxsize参数来调整切片大小；在Spark SQL中，可以通过spark.sql.files.maxPartitionBytes参数来控制分区的大小。

- 数据分布的均匀性：对于数据分布不均匀的情况，可能需要对数据进行预处理或者调整输入划分策略来提高查询性能。

- 集群资源的利用率：输入任务划分的目标是尽可能充分利用集群资源进行并行处理，可以通过调整切片大小和分区大小来达到最佳的利用率。

以Hive为例，以下是一个设置切片大小的示例代码：

SET hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat;
SET mapred.max.split.size=256000000; 
SET mapred.min.split.size.per.node=256000000; 
SET mapred.min.split.size.per.rack=256000000;

通过以上代码，我们可以将切片大小设置为256MB，从而更好地适应不同的数据分布情况。当然，具体的切片大小需要根据实际情况进行调整。

综上所述，Hive和Spark SQL在读取文件时都会进行输入任务划分，但实现机制有所不同。在调优输入任务划分时，我们需要考虑文件的切片大小、数据分布的均匀性以及集群资源的利用率等因素，以提高查询性能。