Spark(二)【sc.textfile的分区策略源码分析】

sparkcontext.textFile()返回的是HadoopRDD！

关于HadoopRDD的官方介绍，使用的是旧版的hadoop api

ctrl+F12搜索 HadoopRDD的getPartitions方法，这里进行了分区计算

读取的是txt文件，用的是TextInputFormat的切片规则

当前spark3.0的HadoopRDD依赖于hadoop的切片规则。其中HadoopRDD用的是旧版hadoop API，还有个NewHadoopRDD用的是新版hadoop API

进去TextInputFromat的查看split方法

 public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)
    throws IOException {

    // 获取要操作的所有文件的属性信息
    FileStatus[] files = listStatus(job);

    // 所有文件的总大小
    long totalSize = 0;  // compute total size

    // 目标切片大小  numSplits=defaultMinPartitions
    long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
        //默认为1
    long minSize = Math.max(job.getLong(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.
      FileInputFormat.SPLIT_MINSIZE, 1), minSplitSize);

    // generate splits
    ArrayList<FileSplit> splits = new ArrayList<FileSplit>(numSplits);
    NetworkTopology clusterMap = new NetworkTopology();

        // 切片是以文件为单位切
    for (FileStatus file: files) {

      //获取文件大小
      long length = file.getLen();

        //文件不为空
      if (length != 0) {
       // 文件是否可切，一般普通文件都可切，如果是压缩格式，只有lzo,Bzip2可切
        if (isSplitable(fs, path)) {
            // 获取文件的块大小  默认128M
          long blockSize = file.getBlockSize();
            // 计算片大小
          long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);

          long bytesRemaining = length;
            // 循环切片，以splitSize为基础进行切片 ， 切的片大小，最后一片有可能小于片大小的1.1倍
          while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
            String[][] splitHosts = getSplitHostsAndCachedHosts(blkLocations,
                length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);
              // makeSplit()切片
            splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
                splitHosts[0], splitHosts[1]));
            bytesRemaining -= splitSize;
          }

            //剩余部分，不够一片，全部作为1片
          if (bytesRemaining != 0) {
            String[][] splitHosts = getSplitHostsAndCachedHosts(blkLocations, length
                - bytesRemaining, bytesRemaining, clusterMap);
            splits.add(makeSplit(path, length - bytesRemaining, bytesRemaining,
                splitHosts[0], splitHosts[1]));
          }
        } else {
          String[][] splitHosts = getSplitHostsAndCachedHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);
          splits.add(makeSplit(path, 0, length, splitHosts[0], splitHosts[1]));
        }
      } else {
          // 文件为空，创建一个空的切片
        //Create empty hosts array for zero length files
        splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));
      }
    }
    sw.stop();
    if (LOG.isDebugEnabled()) {
      LOG.debug("Total # of splits generated by getSplits: " + splits.size()
          + ", TimeTaken: " + sw.now(TimeUnit.MILLISECONDS));
    }
    return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]);
  }

计算片大小:片大小的计算以所有文件的总大小计算，切片时以文件为单位进行切片。

protected long computeSplitSize(long goalSize, long minSize,
                                       long blockSize) {
    // minSize默认为1
    return Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize));
  }

总结：在大数据的计算领域，一般情况下，块大小就是片大小！

​ 分区数过多，会导致切片大小 < 块大小。

​ 分区数过少，task个数也会少，数据处理效率低，合理设置分区数。