前言

有同事問到，Spark讀取一張Hive表的數據Task有一萬多個，看了Hive表分區下都是3MB~4MB的小文件，每個Task只處理這么小的文件，實在浪費資源浪費時間。而我們都知道Spark的Task數由partitions決定，所以他想通過repartition(num)的方式來改變分區數，結果發現讀取文件的時候Task數并沒有改變。遂問我有什么參數可以設置，從而改變讀取Hive表時的Task數，將小文件合并大文件讀上來

本文涉及源碼基于Spark2.0.0和Hadoop2.6.0，不同版本代碼可能不一致，需自己對應。此外針對TextInputFormat格式的Hive表，其他格式的比如Parquet有Spark自己的高效實現，不在討論范圍之內

分析

Spark讀取Hive表是通過HadoopRDD掃描上來的，具體可見 org.apache.spark.sql.hive.TableReader類，構建HadoopRDD的代碼如下 

val rdd = new HadoopRDD( 
sparkSession.sparkContext, 
_broadcastedHadoopConf.asInstanceOf[Broadcast[SerializableConfiguration]], 
Some(initializeJobConfFunc), 
inputFormatClass, 
classOf[Writable], 
classOf[Writable], 
_minSplitsPerRDD) 

這里inputFormatClass是Hive創建時指定的，默認不指定為 org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat，由它就涉及到了HDFS文件的FileSplit數，從而決定了上層Spark的partition數。在進入HadoopRDD類查看之前，還有一個參數需要我們注意，就是 _minSplitsPerRDD，它在后面SplitSize的計算中是起了作用的。

我們看一下它的定義 

private val _minSplitsPerRDD = if (sparkSession.sparkContext.isLocal) { 
0 // will splitted based on block by default. 
} else { 
math.max(hadoopConf.getInt("mapred.map.tasks", 1), 
sparkSession.sparkContext.defaultMinPartitions) 
} 

在我們指定以--master local模式跑的時候，它為0，而在其他模式下，則是求的一個***值。這里重點看 defaultMinPartitions，如下 

def defaultMinPartitions: Int = math.min(defaultParallelism, 2) 
 
// defaultParallelism 在yarn和standalone模式下的計算 
def defaultParallelism(): Int = { 
conf.getInt("spark.default.parallelism", math.max(totalCoreCount.get(), 2)) 
} 

從這里可以看到，defaultMinPartitions的值一般為2，而 mapred.map.tasks 或者 mapreduce.job.maps( 新版參數)是Hadoop的內建參數，其默認值也為2，一般很少去改變它。所以這里_minSplitsPerRDD的值基本就是2了。

下面我們跟到HadoopRDD類里，去看看它的partitions是如何來的 

def getPartitions: Array[Partition] = { 
val jobConf = getJobConf() 
// add the credentials here as this can be called before SparkContext initialized 
SparkHadoopUtil.get.addCredentials(jobConf) 
// inputFormat就是上面參數inputFormatClass所配置的類的實例 
val inputFormat = getInputFormat(jobConf) 
// 此處獲取FileSplit數，minPartitions就是上面的_minSplitsPerRDD 
val inputSplits = inputFormat.getSplits(jobConf, minPartitions) 
val array = new Array[Partition](inputSplits.size) 
// 從這里可以看出FileSplit數決定了Spark掃描Hive表的partition數 
for (i <- 0 until inputSplits.size) { 
array(i) = new HadoopPartition(id, i, inputSplits(i)) 
} 
array 
} 

在 getPartitions 方法里我們可以看到 FileSplit數***決定了Spark讀取Hive表的Task數，下面我們再來看看 mapred.TextInputFormat 類里 getSplits 的實現

分兩步來看，首先是掃描文件，計算文件大小的部分 

FileStatus[] files = listStatus(job); 
 
..... 
 
long totalSize = 0; // compute total size 
for (FileStatus file: files) { // check we have valid files 
if (file.isDirectory()) { 
throw new IOException("Not a file: "+ file.getPath()); 
} 
totalSize += file.getLen(); 
} 
 
// numSplits就是上面傳入的minPartitions，為2 
long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits); 
long minSize = Math.max(job.getLong("mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize", 1), minSplitSize); 
 
// minSplitSize 默認為1，唯一可通過 setMinSplitSize 方法設置 
private long minSplitSize = 1; 

針對Hive表的分區，Spark對每個分區都構建了一個HadoopRDD，每個分區目錄下就是實際的數據文件，例如我們集群的某一張表按天分區，每天下面有200個數據文件，每個文件大概3MB~4MB之間，這些實際上是reduce設置不合理導致的小文件產生，如下圖 

此處 listStatus 方法就是掃描的分區目錄，它返回的就是圖中顯示的具體 part-*****文件的FileStatus對象，一共200個。從 totalSize 的計算可以看出，它是這200個文件的總大小，為838MB，因此 goalSize 就為419MB。

參數 mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize 在Spark程序沒有配的情況下，獲取的值為0，而 minSplitSize在Spark獲取FileSplits的時候并沒有被設置，所以為默認值1，那么 minSize 就為1

其次，我們再來看從文件劃分Split，部分代碼如下(部分解釋見注釋) 

ArrayList splits = new ArrayList(numSplits); 
NetworkTopology clusterMap = new NetworkTopology(); 
 
// files是上面掃描的分區目錄下的part-*****文件 
for (FileStatus file: files) { 
Path path = file.getPath(); 
long length = file.getLen(); 
if (length != 0) { 
FileSystem fs = path.getFileSystem(job); 
BlockLocation[] blkLocations; 
if (file instanceof LocatedFileStatus) { 
blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations(); 
} else { 
blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length); 
} 
// 判斷文件是否可切割 
if (isSplitable(fs, path)) { 
// 這里獲取的不是文件本身的大小，它的大小從上面的length就可以知道，這里獲取的是HDFS文件塊(跟文件本身沒有關系)的大小 
// HDFS文件塊的大小由兩個參數決定，分別是 dfs.block.size 和 fs.local.block.size 
// 在HDFS集群模式下，由 dfs.block.size 決定，對于Hadoop2.0來說，默認值是128MB 
// 在HDFS的local模式下，由 fs.local.block.size 決定，默認值是32MB 
long blockSize = file.getBlockSize(); // 128MB 
 
// 這里計算splitSize，根據前面計算的goalSize=419MB，minSize為1 
long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize); 
 
long bytesRemaining = length; 
// 如果文件大小大于splitSize，就按照splitSize對它進行分塊 
// 由此可以看出，這里是為了并行化更好，所以按照splitSize會對文件分的更細，因而split會更多 
while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) { 
String[][] splitHosts = getSplitHostsAndCachedHosts(blkLocations, 
length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap); 
splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize, 
splitHosts[0], splitHosts[1])); 
bytesRemaining -= splitSize; 
} 
 
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 { 
//Create empty hosts array for zero length files 
splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0])); 
} 
} 

從上面可以看到，splitSize是從 computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize) 計算來的，這三個參數我們都知道大小，那么計算規則是怎么樣的呢

規則：Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize))，從而我們可以知道 splitSize = 128MB，對于3MB~4MB的小文件來說，就 決定了一個小文件就是一個split了，從而對應了一個Spark的partition，所以我們一個分區下就有200個partition，當取兩個月的數據時，就是 200 * 30 * 2 = 12000，從而是12000個Task，跟同事所說的吻合!

> 而從TextInputFormat里分Split的邏輯來看，它只會把一個文件分得越來越小，而不會對小文件采取合并，所以無論調整哪個參數，都沒法改變這種情況!而通過repartition強行分區，也是在拿到HDFS文件之后對這12000個partition進行重分區，改變不了小文件的問題，也無法改變讀取Hive表Task數多的情況

總結

1、Block是物理概念，而Split是邏輯概念，***數據的分片是根據Split來的。一個文件可能大于BlockSize也可能小于BlockSize，大于它就會被分成多個Block存儲到不同的機器上，SplitSize可能大于BlockSize也可能小于BlockSize，SplitSize如果大于BlockSize，那么一個Split就可能要跨多個Block。對于數據分隔符而言，不用擔心一個完整的句子分在兩個Block里，因為在Split構建RecordReader時，它會被補充完整

2、對于采用 org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat 作為InputFormat的Hive表，如果存在小文件，Spark在讀取的時候單憑調參數和repartition是改變不了分區數的!對于小文件的合并，目前除了Hadoop提供的Archive方式之外，也只能通過寫MR來手動合了，***的方式還是寫數據的時候自己控制reduce的個數，把握文件數

3、對于Spark直接通過SparkContext的 textFile(inputPath, numPartitions) 方法讀取HDFS文件的，它底層也是通過HadoopRDD構建的，它的參數numPartitions就是上面計算goalSize的numSplits參數，這篇 文章 對原理描述的非常詳細，非常值得一讀

4、對于小文件合并的InputFormat有 org.apache.hadoop.mapred.lib.CombineFileInputFormat，跟它相關的參數是 mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize，它用于設置一個Split的***值

5、跟mapred.TextInputFormat 里的Split劃分相關的參數

• mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize : 決定了計算Split劃分時的minSize
• mapreduce.job.maps 或 mapred.map.tasks : 決定了getSplits(JobConf job, int numSplits)方法里的numSplits，從而可以影響goalSize的大小
• dfs.block.size 或 fs.local.block.size : 決定了HDFS的BlockSize

6、MapReduce新版API里的 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat，它的SplitSize與上面說到的計算方式不一樣，getSplits方法的簽名為 getSplits(JobContext job)，不再有numSplilts這個參數，splitSize的計算規則改為 Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize))，minSize和blockSize跟之前一樣，新的maxSize為conf.getLong("mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize", Long.MAX_VALUE)

7、在Spark2.0.0里，設置Hadoop相關的參數(比如mapreduce開頭的)要通過 spark.sparkContext.hadoopConfiguration 來設置