1.说明

2.怎样设置默认切片数

2.1 RDD默认切片设置

2.2 SparkSQL默认切片设置

3. makeRDD 切片原理

4. textFile 切片原理

4.1 切片规则

4.2 怎样设置切片大小

4.3 测试代码

5.hadoopFile 切片原理

5.1 说明

5.2 切片规则

5.3 怎样设置切片大小

5.4 代码测试

5.5 minPartitions 在 CombineTextInputFormat 中的作用？

5.6 重点关注

1.说明

在spark中为我们提供了用来读取数据的方法
比如 makeRDD、parallelize、textFile、hadoopFile等方法

这些方法按照数据源可以分为两类 文件系统、Driver内存中的集合数据
当我们使用指定的方法读取数据后，会按照指定的切片个数对文件进行切片

2.怎样设置默认切片数

在我们在使用RDD的算子时，经常会遇到可以显式的指定切片个数，或者隐式的使用默认切片个数，下面会告诉我们，怎样设置默认切片个数

2.1 RDD默认切片设置

1.驱动程序中设置
val sparkconf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("测试默认切片数")
   .set("spark.default.parallelism","1000")
   .setMaster("local[100]")

2.spark-shell或spark-submit 设置
spark-shell \
--master yarn \
--name "spark-shell-tmp" \
--conf spark.default.parallelism=1000 \
--driver-memory 40G \
--executor-memory 40G \
--num-executors 40 \
--executor-cores 6 \

3.不指定 spark.default.parallelism 参数时，将使用默认值
    local模式：
        local[100] :  100
        local      :  客户端机器核数
    集群模式(yarn)：
        2 或者 核数总和

源码：

查看默认切片数：

// 获取默认切片数
val parallelism = sc.defaultParallelism

2.2 SparkSQL默认切片设置

-- 设置默认切片数
set spark.sql.shuffle.partitions=1000;

默认值：
  当不设置时，默认为200

注意：
  spark.default.parallelism 只有在处理RDD时才会起作用，对SparkSQL的无效
  spark.sql.shuffle.partitions 则是对sparks SQL专用的设置

3. makeRDD 切片原理

可用通过 makeRDD算子将Driver中序列集合中数据转换成RDD，在转换的过程中，会根据指定的切片个数 和 集合索引对集合切片

切片规则：

根据集合长度和切片数将集合切分成若干子集合(和集合元素内容无关)

示例代码：

  test("makeRDD - 切片逻辑") {
    // 初始化 spark配置实例
    val sparkconf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("")
    // 初始化 spark环境对象
    val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkconf)

    val rdd: RDD[(String, String)] = sc.makeRDD(List(
      ("张飞1", "张飞java scala spark")
      , ("张飞2", "张飞java scala spark")
      , ("刘备3", "刘备java spark")
      , ("刘备4", "刘备java scala spark")
      , ("刘备5", "刘备scala spark")
      , ("关羽6", "关羽java scala spark")
      , ("关羽7", "关羽java scala")
      , ("关羽8", "关羽java scala spark")
      , ("关羽9", "关羽java spark")))

    // 查看每个分区的内容
    rdd.mapPartitionsWithIndex(
      (i, iter) => {
        println(s"分区编号$i :${iter.mkString(" ")}");
        iter
      }
    ).collect()

    rdd.getNumPartitions

    sc.stop()
  }

结果：

源码阅读：

1. 通过SparkContext创建rdd
def parallelize[T: ClassTag](
seq: Seq[T],
numSlices: Int = defaultParallelism): RDD[T] = withScope {
assertNotStopped()
new ParallelCollectionRDD[T](this, seq, numSlices, Map[Int, Seq[String]]())
}


2. ParallelCollectionRDD类中的 getPartitions方法
override def getPartitions: Array[Partition] = {
  val slices = ParallelCollectionRDD.slice(data, numSlices).toArray
  slices.indices.map(i => new ParallelCollectionPartition(id, i, slices(i))).toArray
}

3. ParallelCollectionRDD对象的slice方法(核心切片逻辑)

def slice[T: ClassTag](seq: Seq[T], numSlices: Int): Seq[Seq[T]] = {
  // 对切片数做合法性校验
  if (numSlices < 1) {
    throw new IllegalArgumentException("Positive number of partitions required")
  }
  // TODO 通过 集合长度和切片数 获取每个切片的位置信息
  // 从这可以得出 对集合的切片只和 集合索引和切片数相关，和集合内容无关
  // 将 集合索引按照切片数 切分成若干元素
  def positions(length: Long, numSlices: Int): Iterator[(Int, Int)] = {
    (0 until numSlices).iterator.map { i =>
      val start = ((i * length) / numSlices).toInt
      val end = (((i + 1) * length) / numSlices).toInt
      (start, end)
    }
  }
  // 对集合类型做判断
  seq match {
    case r: Range =>
      positions(r.length, numSlices).zipWithIndex.map { case ((start, end), index) =>
        // If the range is inclusive, use inclusive range for the last slice
        if (r.isInclusive && index == numSlices - 1) {
          new Range.Inclusive(r.start + start * r.step, r.end, r.step)
        } else {
          new Range.Inclusive(r.start + start * r.step, r.start + (end - 1) * r.step, r.step)
        }
      }.toSeq.asInstanceOf[Seq[Seq[T]]]
    case nr: NumericRange[T] =>
      // For ranges of Long, Double, BigInteger, etc
      val slices = new ArrayBuffer[Seq[T]](numSlices)
      var r = nr
      for ((start, end) <- positions(nr.length, numSlices)) {
        val sliceSize = end - start
        slices += r.take(sliceSize).asInstanceOf[Seq[T]]
        r = r.drop(sliceSize)
      }
      slices.toSeq
    case _ =>
      val array = seq.toArray // To prevent O(n^2) operations for List etc
      positions(array.length, numSlices).map { case (start, end) =>
          array.slice(start, end).toSeq
      }.toSeq
  }
}

4. textFile 切片原理

textFile使用的MapReduce框架中TextInputFormat类完成对文件切片和读取切片中数据