Spark 分区(Partition)的认识、理解和应用

一、什么是分区以及为什么要分区?

Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。

图一：数据如何被分区并存储到各个结点

                                                 图二：RDD、Partition以及task的关系

图三：分区数在shuffle操作会变化

二、分区的3种方式

1、HashPartitioner

scala> val counts = sc.parallelize(List((1,'a'),(1,'aa'),(2,'b'),(2,'bb'),(3,'c')), 3)
.partitionBy(new HashPartitioner(3))

HashPartitioner确定分区的方式：partition = key.hashCode () % numPartitions

2、RangePartitioner

scala> val counts = sc.parallelize(List((1,'a'),(1,'aa'),(2,'b'),(2,'bb'),(3,'c')), 3)
.partitionBy(new RangePartitioner(3,counts))

RangePartitioner会对key值进行排序，然后将key值被划分成3份key值集合。

3、CustomPartitioner

CustomPartitioner可以根据自己具体的应用需求，自定义分区。

class CustomPartitioner(numParts: Int) extends Partitioner {
 override def numPartitions: Int = numParts
 override def getPartition(key: Any): Int =
 {
       if(key==1)){
	0
       } else if (key==2){
       1} else{ 
       2 }
  } 
}
scala> val counts = sc.parallelize(List((1,'a'),(1,'aa'),(2,'b'),(2,'bb'),(3,'c')), 3).partitionBy(new CustomPartitioner(3))

三、理解从HDFS读入文件默认是怎样分区的

Spark从HDFS读入文件的分区数默认等于HDFS文件的块数(blocks)，HDFS中的block是分布式存储的最小单元。如果我们上传一个30GB的非压缩的文件到HDFS，HDFS默认的块容量大小128MB，因此该文件在HDFS上会被分为235块(30GB/128MB)；Spark读取SparkContext.textFile()读取该文件，默认分区数等于块数即235。

四、如何设置合理的分区数

1、分区数越多越好吗？

不是的，分区数太多意味着任务数太多，每次调度任务也是很耗时的，所以分区数太多会导致总体耗时增多。

2、分区数太少会有什么影响？

分区数太少的话，会导致一些结点没有分配到任务；另一方面，分区数少则每个分区要处理的数据量就会增大，从而对每个结点的内存要求就会提高；还有分区数不合理，会导致数据倾斜问题。

3、合理的分区数是多少？如何设置？

总核数=executor-cores * num-executor 

一般合理的分区数设置为总核数的2~3倍