HadoopRDD 的生成过程解析

 Spark经常需要从hdfs读取文件生成RDD，然后进行计算分析。这种从hdfs读取文件生成的RDD就是HadoopRDD。那么HadoopRDD的分区是怎么计算出来的？如果从hdfs读取的文件非常大，如何高效的从hdfs加载文件生成HadoopRDD呢？本篇文章探讨这两个问题。

    SparkContext.objectFile方法经常用于从hdfs加载文件，从加载hdfs文件到生成HadoopRDD的函数调用过程为：

SparkContext.objectFile->

SparkContext.sequenceFile->

SparkContext.hadoopFile->

new HadoopRDD

SparkContext.objectFile方法定义如下：

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1. def objectFile[T: ClassTag](  
2.       path: String,  
3.       minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[T] = withScope {  
4.     assertNotStopped()  
5.     sequenceFile(path, classOf[NullWritable], classOf[BytesWritable], minPartitions)  
6.       .flatMap(x => Utils.deserialize[Array[T]](x._2.getBytes, Utils.getContextOrSparkClassLoader))  
7.   }  

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1. def defaultMinPartitions: Int = math.min(defaultParallelism, 2)  

从以上代码可知如果不设置加载的hdfs文件生成的HadoopRDD的分区个数，默认最小分区个数是2

SparkContext.objectFile方法的minPartitions参数没有改变，一直传递到HadoopRDD的构造函数

HadoopRDD.getPartitions方法用于创建HadoopRDD的分区。

在本篇文章中，以如下语句加载hdfs文件创建HadoopRDD，创建的HadoopRDD分区个数最小是24个

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1. val login1RDD = sc.objectFile[String]("/data/login/1448419800022", 24)  

hdfs uri为:hdfs://ddos12/

hdfs上/data/login/1448419800022/目录内的文件情况，如下图所示：

目录下存在12个文件，12个文件总共10974245字节，如果按照24个分区计算，平均一个分区是457260字节

分区的 创建在HadoopRDD.getPartitions方法：

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1. override def getPartitions: Array[Partition] = {  
2.     val jobConf = getJobConf()  
3.     // add the credentials here as this can be called before SparkContext initialized  
4.     SparkHadoopUtil.get.addCredentials(jobConf)  
5.     val inputFormat = getInputFormat(jobConf)  
6.     if (inputFormat.isInstanceOf[Configurable]) {  
7.       inputFormat.asInstanceOf[Configurable].setConf(jobConf)  
8.     }  
9.     /* 
10.     * 确定当前目录下有多少个分区，分区个数最小是minPartitions，以及每个分区多大，每个分区的数据所在的文件，分区数据在文件中的起始位置 
11.     * */  
12.     val inputSplits = inputFormat.getSplits(jobConf, minPartitions)  
13.     val array = new Array[Partition](inputSplits.size)  
14.     for (i <- 0 until inputSplits.size) {  
15.       /*创建分区*/  
16.       array(i) = new HadoopPartition(id, i, inputSplits(i))  
17.     }  
18.     array  
19.   }  

根据上面的文件，创建的分区大概信息如下：

可见总共创建了25个分区，通过上图可得出结论在切分hdfs目录中的文件的时候，对每个文件按照分区平均长度457260进行切分，每个分区的长度不能大于457260.比如说part-00009文件，切分成了3个分区，最后一个分区的长度只有62107字节

下图表示了一个index为1分区的详细信息：

可见里面包含了分区所在的hdfs的文件，以及分区数据在这个文件的起始位置，分区的大小

但是默认情况下，HadoopRDD一个分区最大是128M，假设一个文件大小是1G+10M，但是我设置4个分区，那么在计算分区个数的时候会计算为9个分区，最后一个分区大小为10M。