从源码看Spark读取Hive表数据小文件和分块的问题-JavaScript中文网-JavaScript教程资源分享门户

在使用Apache Spark对Hive表进行数据处理时，常常会遇到小文件和分块的问题。这些问题不仅影响性能，还可能导致资源浪费。在本文中，我们将从源码的角度来探讨这些问题，并提供一些解决方案。

问题描述

当Spark从Hive表中读取数据时，如果Hive表中包含大量小文件，那么Spark会为每个小文件创建一个任务，这样会导致任务数过多，从而降低性能。此外，如果Hive表被分成了多个小文件（如Parquet格式），在读取时，Spark也会为每个小文件创建一个任务，这同样会导致任务数过多。

源码分析

为了更好地理解Spark读取Hive表数据的流程，我们需要先了解一下Spark是如何读取Hive表数据的。在Spark中，读取Hive表数据的过程主要包括以下几个步骤：

解析SQL语句，生成逻辑执行计划
将逻辑执行计划转换为物理执行计划
执行物理执行计划并读取数据

在第三个步骤中，Spark会根据输入数据的格式创建不同的RDD。对于Hive表数据，Spark会创建HadoopRDD或NewHadoopRDD，这两个RDD都是由Hadoop InputFormat生成的。

对于小文件问题，我们需要关注的是HadoopRDD的实现。在HadoopRDD中，对于每个输入文件，Spark都会创建一个InputSplit，并将它们作为任务分配给不同的Executor。因此，如果有大量小文件，就会有大量的任务，这会导致性能下降。

对于分块问题，我们需要关注的是NewHadoopRDD的实现。在NewHadoopRDD中，Hive表会被分成多个小文件，每个小文件都会被分配到不同的Executor上执行。因此，如果数据的细粒度划分过细，也会导致任务数过多。

解决方案

合并小文件

一种解决小文件问题的方法是合并小文件。这样可以减少任务数量，提高性能。具体来说，可以使用Hadoop FileUtil的合并函数，将多个小文件合并成一个大文件，然后再将大文件作为输入文件传给Spark。

示例代码：

import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, FileUtil, Path}

val fs = FileSystem.get(spark.sparkContext.hadoopConfiguration)
val inputPath = new Path("hdfs://path/to/input")
val outputPath = new Path("hdfs://path/to/output")
FileUtil.copyMerge(fs, inputPath, fs, outputPath, false, spark.sparkContext.hadoopConfiguration, null)
val rdd = spark.sparkContext.newAPIHadoopFile(outputPath.toString, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text])

调整分块大小

另一种解决分块问题的方法是调整分块大小。默认情况下，Spark使用Hadoop InputFormat生成的NewHadoopRDD的分块大小为64MB。如果数据被分成了过多的小文件，可以通过设置spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize参数来增加分块大小。

示例代码：

spark.conf.set("spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize", "256000000")
val rdd = spark.sparkContext.newAPIHadoopRDD(sparkSession.sql("select * from hive_table").queryExecution.sparkPlan.asInstanceOf[DataSourceScanExec].relation.asInstanceOf[HadoopFsRelation].location.inputFormat.get.getClass, classOf[LongWritable], classOf[Text])

结论

在使用Spark读取Hive表数据时，小文件和分块问题可能会影响性能，因此应该尽量避免这些

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