Spark textFile生成task数目和RDD的数目分析

本文探讨Spark读取文件的效率及原理,分析RDD创建个数、分区与Task创建细节,解释为何指定minPartition=3时系统创建四个分区,以及文件划分方式与Task输出记录数为0的原因。

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    当我们使用Spark读取文件的时候,感觉很容易,也很快速。但是,我们想过其中实现的内在原理没?

    目前我总结了,四个小问题,作为思考。

      1).RDD创建个数

      2).当我们使用textFile Api的时候,指定minPartition=3的时候,为什么系统会创建四个分区,以及四个Task呢?

      3).当Spark读取文件的时候,文件是怎么划分的呢?我们观察Spark UI的时候,会发现有的task有输入数据,为什么task的输出的record为0呢?如下图所示:

    

1).创建RDD的个数:

    https://blog.youkuaiyun.com/qq_20064763/article/details/88391284

2).分区与Task的创建个数细节:

    https://blog.youkuaiyun.com/qq_20064763/article/details/88393205

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