Spark 从HDFS读取时，通常按文件块（block）数量决定初始partition数，这是怎么实现的？

在 Spark 中，从 HDFS 读取数据时按文件块（block）数量决定初始 partition 数，这一机制是通过 Hadoop InputFormat 的分片（split）策略实现的。具体流程如下：

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1. HDFS 文件块（Block）与 Spark Partition 的对应关系

• HDFS 默认块大小（如 128MB/256MB）决定了文件的物理存储分布。

• Spark 在读取 HDFS 文件时，会调用 Hadoop 的 InputFormat（如 TextInputFormat、SequenceFileInputFormat）来生成数据分片（InputSplit）。

• 每个 InputSplit 会映射为一个 Spark Partition，因此：
  初始 Partition 数 ≈ HDFS 文件块数
  （假设文件未被压缩且未手动指定分区数）。

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2. 底层实现机制

(1) 调用 Hadoop API

Spark 通过 HadoopRDD 或 NewHadoopRDD 读取 HDFS 数据时，会使用 Hadoop 的 InputFormat.getSplits() 方法生成分片。

• 关键类：

  • org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat

  • org.apache.spark.rdd.HadoopRDD

(2) 分片（Split）生成逻辑

以 TextInputFormat 为例：

1. 按文件块切分：

   • 每个 HDFS 文件块（block）默认生成一个 FileSplit（即一个 InputSplit）。

   • 例如：一个 1GB 的文件（128MB/block）会生成 8 个 FileSplit → 对应 8 个 Spark Partition。

2. 处理跨行问题：

   • 如果某一行数据跨越两个 block，Hadoop 会通过 网络读取下一个 block 的开头部分，确保数据完整性。

(3) Spark 的 Partition 分配

• 生成的 InputSplit 会被封装为 HadoopPartition，最终构成 RDD 的分区：

  // HadoopRDD 中的分区生成逻辑
  override def getPartitions: Array[Partition] = {
    val inputSplits = inputFormat.getSplits(jobConf, minPartitions)
    inputSplits.map(split => new HadoopPartition(id, split.index, split))
  }

  • 这里的 minPartitions 是用户指定的最小分区数（默认不指定时等于 inputSplits.size）。

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3. 特殊情况处理

(1) 压缩文件

• 如果文件是 不可分割的压缩格式（如 GZIP），整个文件会被视为 一个 InputSplit → 仅生成 1 个 Partition。

• 可分割压缩格式（如 BZip2）仍按 block 切分。

(2) 手动指定分区数

• 通过 sc.textFile(path, minPartitions) 指定最小分区数时：

  • Spark 会尝试合并或拆分 InputSplit 以满足 minPartitions 要求。

  • 但最终分区数可能 大于 minPartitions（因为不能拆分单个 block）。

(3) 小文件合并

• 大量小文件会导致 Partition 数过多（每个小文件至少 1 个 Partition），可通过以下方式优化：

  • 使用 coalesce 减少分区。

  • 读取时指定 minPartitions（如 sc.textFile("hdfs://path/*.txt", 100)）。

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4. 验证方法

(1) 查看 RDD 的分区数

val rdd = sc.textFile("hdfs://path/file.txt")
println(rdd.partitions.size)  // 输出实际分区数

(2) 调试 Hadoop InputSplits

val hadoopConf = sc.hadoopConfiguration
val path = new org.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://path/file.txt")
val inputFormat = new org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat
val splits = inputFormat.getSplits(new org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext(hadoopConf, null))
println(splits.size)  // 输出Hadoop生成的InputSplit数

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5. 总结

关键点	说明
默认规则	1 个 HDFS block → 1 个 InputSplit → 1 个 Spark Partition
压缩文件	不可分割压缩格式（如 GZIP）→ 仅 1 个 Partition
手动控制	sc.textFile(path, minPartitions) 可调整分区数下限
优化建议	避免大量小文件，合理设置 minPartitions

通过这一机制，Spark 天然适配 HDFS 的分布式存储特性，实现数据本地化（Data Locality），减少网络传输开销。