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hadoop - Spark parquet 数据帧分区数

coder 2024-01-06 原文

我有一个 HDFS 文件夹，其中包含两个 250MB 的 Parquet 文件。 hadoop df block 大小设置为 128MB。 具有以下代码:

    JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext();

    SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkContext);
    DataFrame dataFrame = sqlContext.read().parquet("hdfs:////user/test/parquet-folder");
    LOGGER.info("Nr. of rdd partitions: {}", dataFrame.rdd().getNumPartitions());

    sparkContext.close();

我在 spark.executor.instances=3 和 spark.executor.cores=4 的集群上运行它。我可以看到 Parquet 文件的读取分为 3 个执行程序 X 4 个核心 = 12 个任务:

   spark.SparkContext: Starting job: parquet at VerySimpleJob.java:25
   scheduler.DAGScheduler: Got job 0 (parquet at VerySimpleJob.java:25) with 12 output partitions

但是，当我调用数据帧 RDD(或使用 toJavaRDD() 创建 RDD)时，我只得到 4 个分区。这是否由 hdfs block 大小控制 - 每个文件 2 个 block ，因此有 4 个分区？

为什么这与 parquet(父？)操作的分区数完全不匹配？

最佳答案

当您使用 Spark 读取文件时，执行程序的数量和内核的数量都不会以任何方式影响任务的数量。分区数(以及由此产生的任务数)仅由输入中的 block 数决定。如果您有 4 个小于 HDFS block 大小的文件 - 无论如何都是 4 个 block ，结果是 4 个分区。公式为 number_of_files * number_of_blocks_in_file。因此，查看您的文件夹并计算其中包含多少个文件以及每个文件的大小。这应该可以回答您的问题。

UPD:如果您没有手动对 DataFrame 进行重新分区，并且您的 DataFrame 不是由于连接或任何其他随机操作而创建的，则以上所有内容都是正确的。

UPD:修复了答案细节。

关于hadoop - Spark parquet 数据帧分区数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44812175/

parquethadoopsectionstrongapache-sparkspark-dataframe

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