深入探索 Spark 如何分区源端数据

在 Apache Spark 的分布式处理框架中，分区数据是有效执行计算的关键部分。当 Spark 读取外部数据源（例如 OSS 上的 Parquet 表）时，它将源数据拆分为多个分区，以便并行处理。了解 Spark 如何分区数据有助于优化作业性能和处理大数据集。

Spark 中的数据分区

Spark 根据文件大小或记录数对数据进行分区。默认情况下，Spark 将数据拆分为 HDFS 块大小或 128MB（以较小者为准）。用户还可以通过设置 spark.sql.files.maxPartitionBytes 或 spark.sql.files.maxRecordsPerFile 配置来指定自定义分区大小。

确定源端扫描文件的并发度

在 TPCH 测试中，源端扫描文件的并发度（task/partition）由以下因素决定：

1. 文件大小： 较大的文件将被拆分为更多的分区，因为 Spark 将每个分区限制为一定的大小（默认值为 128MB）。
2. 记录数： 如果 spark.sql.files.maxRecordsPerFile 已配置，则 Spark 将根据记录数分区数据。
3. Spark Executor 数： Executor 的数量决定了 Spark 可并行执行的任务数。如果 Executor 数量少于分区的数量，则某些分区将排队等待处理。

OSS 文件的特殊注意事项

当 Spark 从 OSS 读取 Parquet 表时，还有以下附加考虑因素：

1. OSS 分片： OSS 文件可以分为多个分片，Spark 将每个分片视为一个单独的文件。这可能会导致分区数增加，特别是对于较小的文件。
2. OSS 并发限制： OSS 可能对并发请求数量有限制。如果 Spark Executor 请求过多，则可能会导致读取延迟或超时。

优化分区策略

为了优化 Spark 读取源端数据的性能，可以考虑以下策略：

1. 使用适当的分区大小： 根据数据大小和 Executor 数量调整分区大小。
2. 优化 OSS 并发： 通过调整 Spark 配置（例如 spark.hadoop.oss.maxConnections）来提高 OSS 并发性。
3. 减少文件数： 合并较小的文件或使用文件压缩来减少分区数。
4. 使用分区剪裁： 如果源数据具有分区，则使用 Spark 的分区剪裁功能仅读取与查询相关的分区。

总结

Spark 通过将数据分区为多个较小的块来实现高效的并行处理。了解 Spark 如何分区源端数据对于优化作业性能至关重要。通过考虑文件大小、记录数、Executor 数量和 OSS 特定因素，可以调整分区策略以最大程度地提高数据处理效率。