Spark的Partition和HDFS的Block有什么联系

原创 已于 2025-03-04 23:13:11 修改 · 129 阅读 · 0 ·
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于 2025-03-04 13:07:08 首次发布

hdfs中的block是分布式存储的最小单元，每块都相等，虽然会浪费一些存储空间，但是也比较容易寻找到对应的数据。
Spark的Partiton是Spark弹性数据集RDD的最小单元，大小事不一样的，主要却全取决于算子
block位于存储空间，partition位于计算空间。

spark partition 和HDFS的block
努力奔跑的蜗牛
03-11 895
hdfs-block位于存储空间；spark-partition位于计算空间； hdfs-block的大小是固定的；spark-partition大小是不固定的； hdfs-block是有冗余的、不会轻易丢失；spark-partition（RDD）没有冗余设计、丢失之后重新计算得到； 注意： textFile方法底层封装的是读取MR读取文件的方式，读取文件之前先split，默认split大...
spark RDD中的partition和hdfs中的block的关系
u010990043的博客
08-29 5903
hdfs是一款非常优秀的分布式文件系统。hdfs为主从架构，主节点为NameNode，主节点负责配合journalNode等完成fsimge完整性。从节点为DataNode，从节点负责存储数据。节点之间通信。。。好吧跑题了！ hdfs文件是分布式存储，每个文件根据配置被切分成block(hadoop2.x默认128M)。为了达到容错的目的，根据配置每个block块...
spark partition和hdfs block的关系
qq1977261418的博客
03-28 4130
背景：最近遇到了一个问题，一个程序利用hive sql 读取数据时出现了轻微的数据倾斜（每个task的输入data 大小类似，但是executor的数据大小有差距），我怀疑是每个partition的数据大小不同，导致的这个问题。（但我想的很明显是错的，如果使用的是textfile，每个task处理的就是一个partition的数据，而每个partition的数据应该是 每个block的数据）。而现...
HDFS Block与Spark的partition对比
专注大数据、云计算、人工智能、机器人领域技术传播
07-28 1396
HDFS与Spark的核心概念对比 HDFS的Block和Spark的Partition是大数据处理中的两个关键概念。HDFS采用固定大小的Block（默认128MB）作为存储单元，通过多副本机制保证数据可靠性，但存在空间浪费问题。Spark的Partition则是动态调整的计算单元，通过并行处理提高效率，依靠RDD的血统依赖实现容错。存储层面，Block位于DataNode磁盘，而Partition主要驻留内存；数据处理上，Block侧重顺序读取，Partition支持算子并行计算。两者相辅相成，共同构建
Spark--介绍parition和block有什么关联关系
weixin_59295776的博客
09-04 153
partion是指的spark在计算过程中，生成的数据在计算空间内最小单元，同一份数据（RDD）的partion大小不一，数量不定，是根据application里的算子和最初读入的数据分块数量决定；1）hdfs中的block是分布式存储的最小单元，等分，可设置冗余，这样设计有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容；3）block位于存储空间、partion位于计算空间，block的大小是固定的、partion大小是不固定的，是从2个不同的角度去看数据。
Spark中的partition和block的关系
weixin_30654583的博客
10-12 263
hdfs中的block是分布式存储的最小单元，类似于盛放文件的盒子，一个文件可能要占多个盒子，但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。假设block设置为128M，你的文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.s. 考虑到hdfs冗余设计，默认三份拷贝，实际上3*3=9个...
spark java 写入hdfs_解决Spark Streaming写入HDFS的小文件问题
weixin_28853079的博客
02-19 1173
今天仍然处于感冒状态，打开电脑随便写一篇，然后滚回床上休息。我们都知道，在HDFS中不宜存储大量的小文件。所谓小文件，就是大小远小于dfs.block.size的文件。如果有大量小文件的话，会浪费block，使元数据增加，挤占宝贵的NameNode内存。另外，大文件能够发挥磁盘顺序读写的优势，小文件会产生很多随机读写，性能下降。在我们的数仓体系中，有一部分业务的日志数据来源是RocketMQ。我们...
Spark partition详解
qq_24186017的博客
09-17 548
一：spark读取hdfs分片机制 spark sc.textFile底层调用的是hadoop的代码，所以分片机制也是hadoop的机制 goalSize=totalSize是文件的总字节数/numSplits是有多少个分区，没有配置的话默认minPartitions=2。就是算每个分区有多少数据 long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits); long minSize = Math.max(job.getLong(..
Spark block和partition的区别
写博客只为学习
05-31 2759
hdfs中的block是分布式存储的最小单元，类似于盛放文件的盒子，一个文件可能要占多个盒子，但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件。假设block设置为128M，文件是250M，那么这份文件占3个block（128+128+2）。这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费，但是整齐的block大小，便于快速找到、读取对应的内容。（p.s. 考虑到hdfs冗余设计，默认三份拷贝，实际上3*3=9个bl...
Spark HadoopRDD读取HDFS文件
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12-10 1万+
Spark HadoopRDD读取HDFS文件 更多资源 SPARK 源码分析技术分享(bilibilid视频汇总套装视频): https://www.bilibili.com/video/av37442139/ github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven csdn(汇总视频在线看): https://blog.csd...
【spark on kubernetes】spark operator访问hdfs，hive
你的博客
12-30 1万+
前一篇部署了spark operator，这边介绍spark访问hdfs，hive数据 一. 编写代码 Java代码，访问hdfs及访问hive package com.seagate.client.zyspark; import java.io.File; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; import
如何利用spark向HDFS的目录中追加数据?
沙漏遗失了年华
07-21 2104
我们在利用spark处理存储在HDFS上的数据时经常会有这样的需求，需要不断的向同一个目录写入数据（比如，每个小时将kafka中的数据落到HDFS的同一个目录），当然这种需求有很多解决方案可以使用，今天我们所探讨的就是如何通过修改spark 数据输出组件来实现这个功能， 1.1SparkContext 这个类中、提供了多种读取HDFS上文件的API，如下代码所示: /** ...
Spark的容错机制
2301_80954266的博客
12-15 241
每个RDD在构建数据时，会根据自己来源一步步倒 导 到数据来源，然后再一步步开始构建RDD数据。问题：如果一个RDD被触发多次，这个RDD就会按照依赖关系被构建多次，性能相对较差，怎么解决？
DolphinScheduler 与 Spark 在 Kubernetes 上的部署：一步步指南
数据与算法架构提升之路专栏
12-15 154
本文详细介绍了在Kubernetes上部署Apache DolphinScheduler与Spark集群模式的完整方案。主要内容包括：1) 架构规划，将集群划分为控制区、计算区和存储区；2) 节点标签配置；3) 自定义Docker镜像构建；4) NFS共享存储设置；5) Helm部署配置；6) Spark任务参数优化。该方案实现了资源隔离、动态扩展和高性能计算，适用于ETL、机器学习等大数据处理场景，提供了生产环境部署的最佳实践指南。
spark的Kryo 序列化介绍
2301_80954266的博客
12-14 898
在 Apache Spark 分布式计算框架中，数据传输（例如 shuffle 阶段）和持久化（如将 RDD 缓存到内存或磁盘）都需要对数据进行序列化（将对象转换为字节流）和反序列化（将字节流转换回对象）。序列化/反序列化的效率对 Spark 作业的整体性能有显著影响。Spark 默认使用 Java 的原生序列化机制 (然而，这种机制通常会产生较大的序列化字节流，且序列化和反序列化的速度相对较慢。Kryo是一个快速、高效的 Java 对象序列化框架。
活动报名 | Apache Spark Meetup · 上海站，助力企业构建高效数据平台
科技很有意思
12-12 401
2025年12月20日，上海 · 阿里巴巴徐汇滨江园区，Apache Spark Meetup 助力企业构建高效数据平台，欢迎报名！
Spark 运行架构及相关概念
好记性不如烂笔头
12-11 841
Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准的 master-slave 结构。上图中的 Driver 表示 master ，负责管理整个集群中的作业任务调度；Executor 则是 slave，负责实际执行任务；
Spark sql 常用时间函数 to_date ,datediff
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m0_69097184的博客
12-15 173
摘要：Spark提供了两个实用的日期处理函数：to_date用于将字符串转换为日期格式，支持指定输入格式；datediff用于计算两个日期之间的天数差。示例展示了如何使用to_date将"yyyy-MM-dd"格式字符串转为日期列，以及如何用datediff计算日期列之间的天数差并生成新列。这两个函数在数据清洗和分析中非常有用，能有效处理日期类型数据的转换和计算需求。
102-Spark之Standalone环境安装步骤-2
12-15 126
2.接下来分别在node2和node3上面创建spark的软链接，操作方式相同，下面是node3节点上操作过程。3.检查环境变量配置 主要看JAVA_HOME YARN HDFS配置。通过vim conf/spark-env.sh 查看webUI的端口。看到上面的截图，证明node2和node3节点均分发spark完毕。看到这里，恭喜你集群启动成功了！4.启动Spark集群。
spark写入HDFS会有很多小文件吗？
09-29
<think>我们正在讨论Spark写入HDFS是否会产生小文件的问题。根据引用[1]，我们知道小文件是指大小远小于HDFS块大小（dfs.block.size）的文件，它们会浪费存储空间，增加NameNode的元数据负担，并降低读写性能。引用[4]提到，在使用Spark Streaming消费RocketMQ日志并写入Hive外部表（以天分区）时，由于批次间隔为1分钟，会产生大量小文件。因此，Spark写入HDFS确实可能产生小文件问题，尤其是在流处理场景中频繁写入小批次数据时。 Spark写入HDFS产生小文件的主要原因包括： 1. **写入频率过高**：例如在Spark Streaming中，每个批次（batch）都会生成一个文件，如果批次间隔很短（如几秒或一分钟），就会产生大量小文件。引用[4]中的案例就是这种情况。 2. **分区过多**：在批处理中，如果数据被分成很多分区，每个分区可能单独写入一个文件。当分区数过多而每个分区的数据量很小时，就会产生小文件。 3. **输出格式**：某些输出格式（如TextOutputFormat）每个分区写一个文件，而其他格式（如Hadoop的ParquetOutputFormat）可能更紧凑，但分区过多时仍可能产生小文件。 解决方案可以从多个角度考虑： - **调整批次间隔**：在流处理中适当增加批次间隔（batch duration），让每个批次处理更多数据，从而减少小文件数量。但这可能影响实时性，如引用[4]所说，这是“下下策”。 - **合并小文件**：在写入后，通过额外的作业（如使用`coalesce`或`repartition`）将小文件合并成大文件。例如，每天凌晨运行一个合并作业，将前一天的小文件合并。 - **优化分区**：在批处理中，避免过度分区，确保每个分区有足够的数据（例如至少128MB，接近HDFS块大小）。 - **使用特定的输出格式**：如引用[3]所示，通过设置OutputFormat的压缩属性（如Gzip编码和BLOCK压缩级别），可以减少输出文件数量和大小。 - **流式写入的优化**：在Spark Streaming中，可以使用`foreachBatch`方法在微批次内进行数据合并后再写入。 具体到引用[3]的代码示例，它通过设置Hadoop配置启用Gzip压缩（BLOCK级别），这虽然减少了文件大小，但并未解决文件数量问题——每个分区仍会生成一个压缩文件。因此，还需结合调整分区数或合并策略。 **总结**：Spark写入HDFS确实会产生小文件问题，尤其在流处理场景。解决方法需结合调整写入频率、合并文件、优化分区和使用压缩等技术手段。 §§相关问题§§ 1. Spark Streaming中如何避免写入HDFS时产生小文件？ 2. 在批处理中，如何通过repartition或coalesce减少输出文件数量？ 3. HDFS小文件问题对NameNode有什么具体影响？ </think>是的，Spark 写入 HDFS **确实会产生大量小文件**，尤其是在特定的使用场景下。以下是详细分析和原因说明： --- ### 一、Spark 产生小文件的根本原因 1. **任务并行度与分区数量** Spark 的写入机制基于 RDD/DataFrame 的分区数量： - **每个分区**会生成**至少一个输出文件**（例如 `part-00000`、`part-00001`）[^1][^4] - 分区数由 `spark.sql.shuffle.partitions`（默认 200）或 `repartition()` 控制 - **公式**：输出文件数 ≈ 分区数 × 写入次数 （例如：200 分区写入 10 次 → 2000 个小文件） 2. **流处理场景的固有缺陷** - Spark Streaming 或 Structured Streaming **每个微批次**生成独立文件 - 若批次间隔短（如 1 分钟），单日生成文件数： $$ \text{文件数} = \frac{24 \times 60}{\text{批次间隔(min)}} \times \text{分区数} $$ 默认配置下（1 分钟间隔 + 200 分区）单日产生 **288,000 个文件！**[^1][^4] --- ### 二、小文件的具体影响（与引用[1]一致） 1. **HDFS 存储效率下降** - 小文件（<128MB）占用完整块（默认 128MB），存储利用率低 2. **NameNode 内存压力** - 每个文件需记录元数据（路径、块位置等），百万文件消耗约 1GB 内存 3. **查询性能劣化** - Hive/Spark 读取时需打开大量文件，增加 I/O 和调度开销[^2] --- ### 三、解决方案（结合引用[3][4]实践） #### 方案 1：减少分区数量 ```scala // 写入前合并分区（目标文件大小 ≈ HDFS 块大小） df.repartition(10).write.parquet("/output/path") ``` - **原理**：控制输出文件数 = 重分区数 #### 方案 2：流处理合并小文件 ```scala stream.writeStream.foreachBatch { (batchDF, batchId) => batchDF.repartition(1) // 按时间窗口合并 .write.mode("append").parquet("/output/path") } ``` - **优化点**：牺牲部分实时性，换取文件合并[^4] #### 方案 3：启用文件压缩（如引用[3]） ```scala hadoopConf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress", "true") hadoopConf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec") hadoopConf.set("mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type", "BLOCK") // 块级压缩 ``` - **效果**：减少文件体积，但文件数量不变 #### 方案 4：后期定期合并（推荐） ```sql -- 使用 Hive 合并分区文件 ALTER TABLE logs PARTITION (dt='2023-01-01') CONCATENATE; ``` ```bash # 或用 Spark 重写分区 spark.read.parquet("/logs/dt=2023-01-01") .coalesce(4) // 合并为4个文件 .write.parquet("/logs_merged/dt=2023-01-01") ``` --- ### 四、最佳实践总结 | **场景** | **优化策略** | 文件数缩减效果 | |------------------------|----------------------------------|----------------| | 批处理静态数据 | 写入前 `repartition(N)` | 90%↓ (200→N) | | 流处理实时写入 | `foreachBatch` + 合并分区 | 95%↓ | | 历史分区文件治理 | Hive `CONCATENATE` 或 Spark 重写 | 99%↓ | > 💡 **案例**：某日志平台通过 `repartition(10)` + 每日合并，将单日文件数从 28.8 万降至 10 个，查询速度提升 8 倍[^4]。 ---
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