从源码看Spark读取Hive表数据小文件和分块的问题

缘起

使用Spark进行数据分析和计算早已成趋势，你是否关注过读取一张Hive表时Task数为什么是那么多呢？它跟什么有关系呢？

最近刚好碰到这个问题，而之前对此有些模糊，所以做了些整理，希望大家拍砖探讨。

Spark读取Hive表数据的流程

为了探究这个问题的本质，我们需要简单了解下Spark读取Hive表数据的流程：

1. Spark首先通过Hive的MetaStore获取Hive表的相关元数据，如表名、分区信息、字段信息等。
2. 根据Hive表的元数据，Spark生成相应的RDD。
3. Spark将RDD划分为多个Task，每个Task负责处理一个或多个分区的数据。
4. Task执行时，Spark会根据Hive表的存储格式读取数据，如Parquet、ORC、Text等。
5. Spark将读取的数据进行处理，如过滤、聚合、排序等。
6. Spark将处理后的数据输出到结果表或文件。

Task数与小文件和分块的关系

在Spark读取Hive表数据的过程中，Task数与Hive表的分区数、分块数以及Spark的并行度有关。

• Hive表的分区数： Hive表的分区数决定了Spark生成的RDD的个数。每个分区对应一个RDD。因此，Hive表的分区数越多，Spark生成的RDD就越多，Task数也就越多。
• Hive表的分块数： Hive表的分块数决定了每个分区中数据块的个数。每个数据块对应一个Task。因此，Hive表的分块数越多，每个分区中的数据块就越多，Task数也就越多。
• Spark的并行度： Spark的并行度决定了每个RDD可以同时执行的Task数。Spark的并行度越高，每个RDD可以同时执行的Task数就越多，Task数也就越多。

如何减少Task数

为了提高读取Hive表数据的性能，可以考虑减少Task数。可以通过以下几种方法来减少Task数：

• 减少Hive表的分区数： 可以通过使用更粗粒度的分区策略来减少Hive表的分区数。例如，可以将按天分区改为按周分区或按月分区。
• 减少Hive表的分块数： 可以通过使用更大的文件格式来减少Hive表的分块数。例如，可以将TextFile格式改为Parquet格式或ORC格式。
• 增加Spark的并行度： 可以通过设置spark.default.parallelism属性来增加Spark的并行度。

优化实践

在实际应用中，我们可以通过以下几种方法来优化Spark读取Hive表数据的性能：

• 使用更粗粒度的分区策略： 可以通过使用更粗粒度的分区策略来减少Hive表的分区数。例如，可以将按天分区改为按周分区或按月分区。
• 使用更大的文件格式： 可以通过使用更大的文件格式来减少Hive表的分块数。例如，可以将TextFile格式改为Parquet格式或ORC格式。
• 增加Spark的并行度： 可以通过设置spark.default.parallelism属性来增加Spark的并行度。
• 使用Spark SQL来读取Hive表数据： Spark SQL可以通过优化查询计划来减少Task数。
• 使用缓存来加速数据读取： 可以将经常访问的数据缓存起来，以加速后续读取。

总结

通过本文的分析，我们可以发现Task数与Hive表的分区数、分块数以及Spark的并行度有关。为了提高读取Hive表数据的性能，可以考虑减少Hive表的分区数和分块数，以及增加Spark的并行度。

在实际应用中，我们可以通过使用更粗粒度的分区策略、使用更大的文件格式、增加Spark的并行度、使用Spark SQL来读取Hive表数据以及使用缓存来加速数据读取等方法来优化Spark读取Hive表数据的性能。