Spark-RDD之Partition源码分析

概要

Spark RDD主要由Dependency、Partition、Partitioner组成，Partition是其中之一。一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份，每份数据对应到RDD中的一个Partition，Partition的数量决定了task的数量，影响着程序的并行度，所以理解Partition是了解spark背后运行原理的第一步。

Partition定义

 
查看spark源码，trait Partition的定义很简单，序列号index和hashCode方法。Partition和RDD是伴生的，即每一种RDD都有其对应的Partition实现，所以，分析Partition主要是分析其子类。我们关注两个常用的子类，JdbcPartition和HadoopPartition。此外，RDD源码中有5个方法，代表其组成，如下: 

第二个方法，getPartitions是数据源如何被切分的逻辑，返回值正是Partition，第一个方法compute是消费切割后的Partition的方法，所以学习Partition，要结合getPartitions和compute方法。

• JdbcPartition例子 
  下面是Spark JdbcRDDSuite中一个例子 
  
val sc = new SparkContext("local[1]", "test") 
val rdd = new JdbcRDD( 
sc, 
() => { DriverManager.getConnection("jdbc:derby:target/JdbcRDDSuiteDb") }, 
// DATA类型为INTEGER 
"SELECT DATA FROM FOO WHERE ? <= ID AND ID <= ?", 
1, 100, 3, 
(r: ResultSet) => { r.getInt(1) } ).count() 
  
  查看JdbcPartition实现，相比Partition，主要多了lower和upper这两个字段。 
  
  查看JdbcRDD的getPartitions，按照如上图所示算法将1到100分为3份(partition数量)，结果为(1,33)、(34,66)、(67,100)，封装为JdbcPartition并返回，这样数据切分的部分就完成了。 
  
  查看JdbcRDD的compute方法，逻辑清晰，将Partition强转为JdbcPartition，获取连接并预处理sql，将 
  例子中的”SELECT DATA FROM FOO WHERE ? <= ID AND ID <= ?”问号分别用Partition的lower和upper替换(即getPartitions切分好的(1,33)、(34,66)、(67,100))并执行查询。至此，JdbcPartition如何发挥作用就分析完了。

• HadoopPartition例子 
  举个简单例子

  val sc = new SparkContext("local[1]", "test")
  
  sc.textFile("hdfs://your-file-path").count()

  • 1
  • 2

  
  相比Partition，HadoopPartition则多了InputSplit。 
  
  spark切分hdfs文件，调用的是Hadoop的API，对这块不熟的同学查看上面InputSplit的链接。 
  
  执行计算的逻辑也很简单，将Partition强转为HadoopPartition，HadoopPartition内有InputSplit对象。调用Hadoop API三个读取数据的相关对象，InputSplit、InputFormat和Reader，读取对应split的数据。这块需要你对Hadoop的掌握，另外我在下面会讲Hadoop split的策略。

决定partition数量的因素

Partition数量可以在初始化RDD时指定(如JdbcPartition例子)，不指定的话(如HadoopPartition例子)，则 
读取spark.default.parallelism配置，不同类型资源管理器取值不同，如下 

了解了默认的partition数量，再看一些具体API的partition行为

• RDD初始化相关

Spark API	partition数量
sc.parallelize(…)	sc.defaultParallelism
sc.textFile(…)	max(传参, block数)
val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(…)	max(传参, block数)
val jdbcRDD = new JdbcRDD(…)	传参

• 通用transformation

filter(),map(),flatMap(),distinct()	和父RDD相同
rdd.union(otherRDD)	rdd.partitions.size + otherRDD. partitions.size
rdd.intersection(otherRDD)	max(rdd.partitions.size, otherRDD. partitions.size)
rdd.subtract(otherRDD)	rdd.partitions.size
rdd.cartesian(otherRDD)	rdd.partitions.size * otherRDD. partitions.size

• Key-based Transformations

reduceByKey(),foldByKey(),combineByKey(), groupByKey()	和父RDD相同
sortByKey()	同上
mapValues(),flatMapValues()	同上
cogroup(), join(), ,leftOuterJoin(), rightOuterJoin()	所有父RDD按照其partition数降序排列，从partition数最大的RDD开始查找是否存在partitioner，存在则partition数由此partitioner确定，否则，所有RDD不存在partitioner，由spark.default.parallelism确定，若还没设置，最后partition数为所有RDD中partition数的最大值

上面的Partition行为我们从中挑一个细分析，就是sc.textFile(…, numPartitions)读取hdfs时的Partition数，上表给出的答案是numPartitions和block数较大者，如果不指定numPartitions，则numPartitions<=2, 分析这个问题，其实跟spark无关，要查看Hadoop源码FileInputFormat类中getSplits方法

• 指定numPartitions 
   
  totalSize为待处理文件总大小，numSplits就是我们所指定的numPartitions，得到了平均的文件大小goalSize，接下来 
   
  比较计算得到的goalSize和block大小blockSize，取其中较小者，再和minSize(由属性mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize确定，默认值为0，则minSize默认值为1)取较大的。 
  假设待处理文件大小fSize=512M(视为一个大文件，不考虑1.1系数)，block大小bSize=128M，

  1. sc.textFile(…, 3) 
     根据上面的公式goalSize=512M/3 > bSize=128M 
     取其较小者bSize，则按照bSize切分，split数=512M/128=4，即partition数=4

  2. sc.textFile(…, 5) 
     根据上面的公式goalSize=512M/5 < bSize=128M 
     取其较小者goalSize，则按照goalSize切分，split数=512M/(512M/5)=5，即partition数=5

  可见指定numPartitions，小于block数时无效，大于则生效。

• 不指定numPartitions 
   
  默认，传给FileInputFormat类getSplits方法的numSplits值是sc.defaultParallelism和2的较小值，所以spark.default.parallelism几乎是没用的，Partition数就是block数。那么为什么是这样的呢，感兴趣的同学看下这个讨论

Partition数量影响及调整

上面分析了决定Partition数量的因数，接下来就该考虑Partition数量的影响以及合适的值。

• Partition数量的影响

  1. Partition数量太少 
     太少的影响显而易见，就是资源不能充分利用，例如local模式下，有16core，但是Partition数量仅为8的话，有一半的core没利用到。
  2. Partition数量太多 
     太多，资源利用没什么问题，但是导致task过多，task的序列化和传输的时间开销增大。

  那么多少的partition数是合适的呢，这里我们参考spark doc给出的建议，Typically you want 2-4 partitions for each CPU in your cluster。

• Partition调整 
  1. repartition 
     reparation是coalesce(numPartitions, shuffle = true)，repartition不仅会调整Partition数，也会将Partitioner修改为hashPartitioner，产生shuffle操作。
  2. coalesce 
     coalesce函数可以控制是否shuffle，但当shuffle为false时，只能减小Partition数，无法增大。

总结

Partition对应的是不同数据源的split逻辑，首先以JdbcPartition和HadoopPartition为例，介绍了Partition的组成，以及如何发挥作用，接下来分析了常见API的Partition行为，最后简单介绍了Partition数量的影响及调整。

参考： 
https://techmagie.wordpress.com/2015/12/19/understanding-spark-partitioning/ 
https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-rdd-partitions.html 
https://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html 
https://www.mapr.com/developercentral/code/loading-hbase-tables-spark

注：图片中代码均为Spark、Hadoop源码，我稍作处理，如去掉log、metric等，使逻辑更清晰。