如何浅析Hive和SparkSQL读文件时的输入任务划分

如何浅析Hive和Spark SQL读文件时的输入任务划分，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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我们就来讲解Hive和Spark SQL是如何切分输入路径的。

Hive

Hive是起步较早的SQL on Hadoop项目，最早也是诞生于Hadoop中，所以输入划分这部分的代码与Hadoop相关度非常高。现在Hive普遍使用的输入格式是CombineHiveInputFormat，它继承于HiveInputFormat，而HiveInputFormat实现了Hadoop的InputFormat接口，其中的getSplits方法用来获取具体的划分结果，划分出的一份输入数据被称为一个“Split”。在执行时，每个Split对应到一个map任务。在划分Split时，首先挑出不能合并到一起的目录——比如开启了事务功能的路径。这些不能合并的目录必须单独处理，剩下的路径交给私有方法getCombineSplits，这样Hive的一个map task最多可以处理多个目录下的文件。在实际操作中，我们一般只要通过set mapred.max.split.size=xx;即可控制文件合并的大小。当一个文件过大时，父类的getSplits也会帮我们完成相应的切分工作。

Spark SQL

Spark的表有两种：DataSource表和Hive表。另外Spark后续版本中DataSource V2也将逐渐流行，目前还在不断发展中，暂时就不在这里讨论。我们知道Spark SQL其实底层是Spark RDD，而RDD执行时，每个map task会处理RDD的一个Partition中的数据（注意这里的Partition是RDD的概念，要和表的Partition进行区分）。因此，Spark SQL作业的任务切分关键在于底层RDD的partition如何切分。

Data Source表

Spark SQL的DataSource表在最终执行的RDD类为FileScanRDD，由FileSourceScanExec创建出来。在创建这种RDD的时候，具体的Partition直接作为参数传给了构造函数，因此划分输入的方法也在DataSourceScanExec.scala文件中。具体分两步：首先把文件划分为PartitionFile，再将较小的PartitionFile进行合并。

第一步部分代码如下：

  if (fsRelation.fileFormat.isSplitable(
    fsRelation.sparkSession, fsRelation.options, file.getPath)) {
    (0L until file.getLen by maxSplitBytes).map { offset =>val remaining = file.getLen - offsetval size = if (remaining > maxSplitBytes) maxSplitBytes else remainingval hosts = getBlockHosts(blockLocations, offset, size)PartitionedFile(
      partition.values, file.getPath.toUri.toString,
      offset, size, partitionDeleteDeltas, hosts)
    }
  } else {val hosts = getBlockHosts(blockLocations, 0, file.getLen)Seq(PartitionedFile(partition.values, file.getPath.toUri.toString,0, file.getLen, partitionDeleteDeltas, hosts))
  }

我们可以看出，Spark SQL首先根据文件类型判断单个文件是否能够切割，如果可以则按maxSplitBytes进行切割。如果一个文件剩余部分无法填满maxSplitBytes，也单独作为一个Partition。

第二部分代码如下所示：

  splitFiles.foreach { file =>if (currentSize + file.length > maxSplitBytes) {
      closePartition()
    }// Add the given file to the current partition.currentSize += file.length + openCostInBytes
    currentFiles += file
  }

这样我们就可以依次遍历第一步切好的块，再按照maxSplitBytes进行合并。注意合并文件时还需加上打开文件的预估代价openCostInBytes。那么maxSplitBytes和openCostInBytes这两个关键参数怎么来的呢？

  val defaultMaxSplitBytes =
    fsRelation.sparkSession.sessionState.conf.filesMaxPartitionBytes  val openCostInBytes = fsRelation.sparkSession.sessionState.conf.filesOpenCostInBytes  val defaultParallelism = fsRelation.sparkSession.sparkContext.defaultParallelism  val totalBytes = selectedPartitions.flatMap(_.files.map(_.getLen + openCostInBytes)).sum  val bytesPerCore = totalBytes / defaultParallelism  val maxSplitBytes = Math.min(defaultMaxSplitBytes, Math.max(openCostInBytes, bytesPerCore))

不难看出，主要是spark.sql.files.maxPartitionBytes、spark.sql.files.openCostInBytes、调度器默认并发度以及所有输入文件实际大小所控制。

Hive表

Spark SQL中的Hive表底层的RDD类为HadoopRDD，由HadoopTableReader类实现。不过这次，具体的Partition划分还是依赖HadoopRDD的getPartitions方法，具体实现如下：

  override def getPartitions: Array[Partition] = {
    ...try {      val allInputSplits = getInputFormat(jobConf).getSplits(jobConf, minPartitions)      val inputSplits = if (ignoreEmptySplits) {
        allInputSplits.filter(_.getLength > 0)
      } else {
        allInputSplits
      }      val array = new Array[Partition](inputSplits.size)      for (i <- 0 until inputSplits.size) {
        array(i) = new HadoopPartition(id, i, inputSplits(i))
      }
      array
    } catch {
      ...
    }
  }

不难看出，在处理Hive表的时候，Spark SQL把任务划分又交给了Hadoop的InputFormat那一套。不过需要注意的是，并不是所有Hive表都归为这一类，Spark SQL会默认对ORC和Parquet的表进行转化，用自己的Data Source实现OrcFileFormat和ParquetFileFormat来把这两种表作为Data Source表来处理。

看完上述内容，你们掌握如何浅析Hive和Spark SQL读文件时的输入任务划分的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！