Spark读取Hive表后会有多少个Task?

Hive 作为大数据中数仓的重要框架，从速度贼慢的MR引擎，再到Tez，到如今的Spark，速度一直在提升。虽然一条Hive SQL会转换成Spark的几个job，以及会生成多少Stage，我们还不好判断，「但是Spark如何读取Hive表后会有多少个Task呢？」

我们知道「Spark的Task数由partitions决定」，那么又如何决定呢？

Hive在读取不可切片文件的时候只能由单个节点来读入所有数据，即使自己手动设置分区都不行
如果Hive表的每个分区的文件都是几M的可切片的小文件，那么spark在读取的时候，每个Task只处理这么小的文件不仅浪费资源还浪费时间，如何优化？

那我们从spark读取文件的源码开始分析：

//简单写个读取文件的语句
val words: RDD[String] = sc.textFile("xxxx"，3)

我们从textfile()方法进入，

  def textFile(
      path: String,
      //注意看这里的最小分区，如果textfile()方法中传了分区参数的话就会以传入的为准，否则就会使用默认值
      //def defaultMinPartitions: Int = math.min(defaultParallelism, 2)
      //我们通过源码发现，defaultMinPartitions 是默认并行度和2的最小值，而默认并行度=自己的cpu核数，所以分区最小值一般等于2
      minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {
    assertNotStopped()
    hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text],
    //把上面的minPartitions传到这个hadoopFile()方法中。
      minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)
  }

于是我们从hadoopFile()进入

发现读取文件将调用的是HadoopRDD，而这里的inputFormatClass是Hive创建时指定的，默认不指定为 org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat，同时注意这里的参数minPartitions，它是我们刚刚上面方法传过来的值。这次，继续从HadoopRDD进入，然后检索minPartitions，看一下这个参数被哪个方法使用了。经过检索，发现了以下的方法

//getSplits()获取切片数
val allInputSplits = getInputFormat(jobConf).getSplits(jobConf, minPartitions)

那么继续从getSplits方法进入，然后通过Ctrl+h找到实现类，我们这里选择FileInputFormat然后继续检索getSplits，然后找到了下面的这个方法我们来看看它的源码：

  public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits)
    throws IOException {
    Stopwatch sw = new Stopwatch().start();
    FileStatus[] files = listStatus(job);
    
    // Save the number of input files for metrics/loadgen
    job.setLong(NUM_INPUT_FILES, files.length);
    long totalSize = 0;                           // compute total size
    for (FileStatus file: files) {                // check we have valid files
      if (file.isDirectory()) {
        throw new IOException("Not a file: "+ file.getPath());
      }
      totalSize += file.getLen();
    }
//注意看这里，文件的总大小，直接除以之前获取到切片数,为2
    long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
    long minSize = Math.max(job.getLong(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.
      FileInputFormat.SPLIT_MINSIZE, 1), minSplitSize);
      //而上面的minSplitSize通过看源码发现private long minSplitSize = 1;
//从这里得到的minSize 也等于1
    // generate splits
    ArrayList<FileSplit> splits = new ArrayList<FileSplit>(numSplits);
    NetworkTopology clusterMap = new NetworkTopology();
     files是上面扫描的分区目录下的part-*****文件
    for (FileStatus file: files) {
      Path path = file.getPath();
      long length = file.getLen();
      if (length != 0) {
        FileSystem fs = path.getFileSystem(job);
        BlockLocation[] blkLocations;
        if (file instanceof LocatedFileStatus) {
          blkLocations = ((LocatedFileStatus) file).getBlockLocations();
        } else {
          blkLocations = fs.getFileBlockLocations(file, 0, length);
        }
        //判断文件是否可切割
        if (isSplitable(fs, path)) {
        // 这里获取的不是文件本身的大小，它的大小从上面的length就可以知道，这里获取的是HDFS文件块(跟文件本身没有关系)的大小
      // HDFS文件块的大小由两个参数决定，分别是 dfs.block.size 和 fs.local.block.size
      // 在HDFS集群模式下，由 dfs.block.size 决定，对于Hadoop2.0来说，默认值是128MB
      // 在HDFS的local模式下，由 fs.local.block.size 决定，默认值是32MB
          long blockSize = file.getBlockSize();// 128MB
          // 这里计算splitSize，goalSize是textfile()方法中指定路径下的文件总大小，minSize为1
          long splitSize = computeSplitSize(goalSize, minSize, blockSize);
//而这里computeSplitSize = Math.max(minSize, Math.min(goalSize, blockSize))
//所以如果文件大小>128M,那么splitSize 就等于128M，否则就等于文件大小
          long bytesRemaining = length;
          // 如果文件大小大于splitSize，就按照splitSize对它进行分块
      // 由此可以看出，这里是为了并行化更好，所以按照splitSize会对文件分的更细，因而split会更多
      //SPLIT_SLOP 为1.1,也就是说，如果文件大小是切片大小的1.1倍以下时，也会分到一个切片，而不会分为2个
          while (((double) bytesRemaining)/splitSize > SPLIT_SLOP) {
            String[][] splitHosts = getSplitHostsAndCachedHosts(blkLocations,
                length-bytesRemaining, splitSize, clusterMap);
            splits.add(makeSplit(path, length-bytesRemaining, splitSize,
                splitHosts[0], splitHosts[1]));
            bytesRemaining -= splitSize;
          }

//而当切到最后一个切片<1.1倍时，就会再追加一个切片。
//举个例子，假如文件大小为160M，因为160/128>1.1,所以切了一个之后，还剩32M
//32M/128<1.1,但是32M ！= 0 ，所以就会为这32M生成一个切片。
          if (bytesRemaining != 0) {
            String[][] splitHosts = getSplitHostsAndCachedHosts(blkLocations, length
                - bytesRemaining, bytesRemaining, clusterMap);
            splits.add(makeSplit(path, length - bytesRemaining, bytesRemaining,
                splitHosts[0], splitHosts[1]));
          }
        } else {
        //这里指的是文件不可分割
          String[][] splitHosts = getSplitHostsAndCachedHosts(blkLocations,0,length,clusterMap);
          //在这里就makeSplit = new FileSplit(file, start, length, hosts);
          //所以就是1个分区直接读取，所以假如这个文件的大小是500G不可分割的文件，
          //那么只能是一个节点去读，只能用Spark的一个Task,容易数据倾斜。
          splits.add(makeSplit(path, 0, length, splitHosts[0], splitHosts[1]));
        }
      } else { 
        //Create empty hosts array for zero length files
        splits.add(makeSplit(path, 0, length, new String[0]));
      }
    }
    sw.stop();
    if (LOG.isDebugEnabled()) {
      LOG.debug("Total # of splits generated by getSplits: " + splits.size()
          + ", TimeTaken: " + sw.elapsedMillis());
    }
    return splits.toArray(new FileSplit[splits.size()]);
  }

所以如果Hive表分区下如果有200个小文件，大小假如为5M，那么每个小文件就是一个split了，从而对应了一个Spark的partition，所以当有多个小文件分区时，Spark Task的数量也将直线上升，而自指定的partition数对小文件来说并不能解决问题，所以无法改变读取Hive表Task数多的情况。

而如果是大小是500G（远大于128M块大小的不可分割文件）不可分割的文件，那么只能是一个节点去读，只能用Spark的一个Task,容易数据倾斜。

那么再回到刚开始的问题？这两种场景如何优化：

根据实际的业务场景，公司的数据量比较大，每天会有若干G的数据，那么再存储时就不要使用不可分割的压缩方式，可以使用Lzo，或者bzip2
产生了多个小文件，就要在小文件的源头，也就是思考自己目前的Hive表的分区方式是否合理？到Hive的日志文件的滚动配置是否合理？最后就是要合并小文件。

最后我把源码的追溯过程放在了一张图上，方便大家查看。

Spark读取Hive表后会有多少个Task?

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