Spark 读取 HDFS 文件时 RDD 分区数的确定原理与源码分析

在 Spark 中,RDD 的分区数对于并行计算的效率非常重要,SparkCore 读取 HDFS 文件时 RDD 分区数的确定受多方面因素的影响。本文将从源码的角度分析 Spark 如何确定 RDD 分区数,并通过代码示例和案例帮助理解分区策略。

Spark RDD 分区数确定的源码解析

Spark 读取 HDFS 文件时,分区数主要由 文件块大小 (block size)、分片大小 (split size)、期望分区数(spark.default.parallelism)等参数共同决定。

1. splitSize 的确定

Spark 读取 HDFS 文件时,会根据文件的总大小和分区期望数来计算每个分区的大小(splitSize)。源码如下:

scala 复制代码
val goalSize = totalSize / math.max(minPartitions, 1)
val splitSize = Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize))
  • goalSize :每个分区的目标大小,由总文件大小除以分区数(minPartitions)计算得出。
  • splitSize :最终的分区大小,取 goalSize 与 HDFS blockSize 之间的较小值,确保每个分区数据量不会超过一个 HDFS 块的大小。
2. 代码示例:分区数计算

假设一个文件的大小为 1 GB,块大小为 128 MB,期望分区数(spark.default.parallelism)为 8。则每个分区的目标大小 goalSize 为 128 MB(1 GB / 8),最终的 splitSize 为 128 MB(和块大小相同)。这时文件会被分为 8 个分区。

3. 示例代码:RDD 分区数确定
scala 复制代码
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object HDFSPartitionExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName("HDFS Partition Example").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 读取 HDFS 文件
    val filePath = "hdfs://path/to/file"
    val rdd = sc.textFile(filePath, minPartitions = 8) // 设置最小分区数为 8
    println(s"分区数: ${rdd.getNumPartitions}")

    // 查看每个分区的数据量
    val partitionSizes = rdd.mapPartitionsWithIndex { (idx, iter) =>
      Iterator((idx, iter.size))
    }.collect()

    partitionSizes.foreach { case (index, size) =>
      println(s"分区 $index: 数据量 $size 条记录")
    }

    sc.stop()
  }
}
4. 实验结果分析
  • 1 GB 文件,128 MB 块大小,8 个期望分区:生成 8 个分区,每个分区 128 MB。
  • 1 GB 文件,64 MB 块大小,10 个期望分区 :由于 goalSize 为 100 MB,实际每个分区大小取 64 MB(块大小)。生成 16 个分区,每个分区 64 MB。
  • 1 GB 文件,256 MB 块大小,4 个期望分区goalSize 为 250 MB,splitSize 为 250 MB,生成 4 个分区,每个分区 250 MB。

总结

  1. Spark 通过 goalSizeblockSize 来平衡分区数量与块大小。
  2. 分区数会随着文件大小、块大小、期望分区数等参数变化。
  3. 分区数设定不合理会影响性能,例如分区数过多会导致任务调度开销增加,分区数过少则可能导致计算资源未充分利用。
相关推荐
哈哈很哈哈3 小时前
Spark 核心 RDD详解
大数据·分布式·spark·scala
智海观潮3 小时前
Spark广播变量HttpBroadcast和TorrentBroadcast对比
大数据·spark
StarPrayers.7 小时前
PySpark基础知识(python)
python·数据分析·spark
程序员小羊!8 小时前
大数据电商流量分析项目实战:Spark SQL 基础(四)
大数据·sql·spark
IT研究室12 小时前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的健康与生活方式数据可视化分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
大数据·hadoop·spark·毕业设计·源码·数据可视化·bigdata
王大帅の王同学14 小时前
Thinkphp6接入讯飞星火大模型Spark Lite完全免费的API
大数据·分布式·spark
lwprain1 天前
龙蜥8.10中spark各种集群及单机模式的搭建spark3.5.6(基于hadoop3.3.6集群)
大数据·ajax·spark
BYSJMG1 天前
计算机毕设推荐:基于Hadoop+Spark物联网网络安全数据分析系统 物联网威胁分析系统【源码+文档+调试】
大数据·hadoop·python·物联网·spark·django·课程设计
XueminXu1 天前
Spark-SQL任务提交方式
sql·spark·spark-sql·sql文件·元数据·sql脚本·hms
武子康1 天前
大数据-96 SparkSQL 语句详解:从 DataFrame 到 SQL 查询与 Hive 集成全解析
大数据·后端·spark