隨著技術的不斷的發(fā)展，大數(shù)據(jù)領域對于海量數(shù)據(jù)的存儲和處理的技術框架越來越多。在離線數(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng)最具代表性的分布式處理引擎當屬Hive和Spark，它們在分區(qū)策略方面有著一些相似之處，但也存在一些不同之處。

一、概述

隨著技術的不斷的發(fā)展，大數(shù)據(jù)領域對于海量數(shù)據(jù)的存儲和處理的技術框架越來越多。在離線數(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng)最具代表性的分布式處理引擎當屬Hive和Spark，它們在分區(qū)策略方面有著一些相似之處，但也存在一些不同之處。本篇文章將分析Hive與Spark分區(qū)策略的異同點、它們各自的優(yōu)缺點，以及一些優(yōu)化措施。

二、Hive和Spark分區(qū)概念

在了解Hive和Spark分區(qū)內容之前，首先，我們先來回顧一下Hive和Spark的分區(qū)概念。在Hive中，分區(qū)是指將表中的數(shù)據(jù)劃分為不同的目錄或者子目錄，這些目錄或子目錄的名稱通常與表的列名相關聯(lián)。比如，一個名為“t_orders_name”的表可以按照日期分為多個目錄，每個目錄名稱對應一個日期值。這樣做的好處是可以大大提高查詢效率，因為只有涉及到特定日期的查詢才需要掃描對應的目錄，而不需要去掃描整個表。Spark的分區(qū)概念與Hive類似，但是有一些不同之處，我們將在后文中進行討論。

在Hive中，分區(qū)可以基于多個列進行，這些列的值組合形成目錄名稱。例如，如果我們將“t_orders_name”表按照日期和地區(qū)分區(qū)，那么目錄的名稱將包含日期和地區(qū)值的組合。在Hive中，數(shù)據(jù)存儲在分區(qū)的目錄下，而不是存儲在表的目錄下。這使得Hive可以快速訪問需要的數(shù)據(jù)，而不必掃描整個表。另外，Hive的分區(qū)概念也可以用于數(shù)據(jù)分桶，分桶是將表中的數(shù)據(jù)劃分為固定數(shù)量的桶，每個桶包含相同的行。

而與Hive不同的是，Spark的分區(qū)是將數(shù)據(jù)分成小塊以便并行計算處理。在Spark中，分區(qū)的數(shù)量由Spark執(zhí)行引擎根據(jù)數(shù)據(jù)大小和硬件資源自動計算得出。Spark的分區(qū)數(shù)越多，可以并行處理的數(shù)據(jù)也就越多，因此也能更快的完成計算任務。但是，如果分區(qū)數(shù)太多，將會導致過多的任務調度和數(shù)據(jù)傳輸開銷，從而降低整體的性能。因此，Spark分區(qū)數(shù)的選擇應該考慮數(shù)據(jù)大小、硬件資源和計算任務復雜度等因素。

三、Hive和Spark分區(qū)的應用場景

在了解Hive和Spark的分區(qū)概念之后，接下來，我們來看看Hive和Spark分區(qū)在不同的應用場景中有哪些不同的優(yōu)勢。

3.1 Hive分區(qū)

Hive分區(qū)適用于大數(shù)據(jù)場景，可以對數(shù)據(jù)進行多級分區(qū)，以便更細粒度地劃分數(shù)據(jù)，提高查詢效率。例如，在游戲平臺的充值數(shù)據(jù)中，可以按照道具購買日期、道具付款狀態(tài)、游戲用戶ID等多個維度進行分區(qū)。這樣可以方便的進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析和查詢操作，同時避免單一分區(qū)數(shù)據(jù)過大導致的性能問題。

3.2 Spark分區(qū)

Spark分區(qū)適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理場景，可以充分利用集群資源進行并行計算處理。比如，在機器學習算法的訓練過程中，可以將大量數(shù)據(jù)進行分區(qū)，然后并行處理每個分區(qū)的數(shù)據(jù)，從而提高算法的訓練速度和效率。另外，Spark的分布式計算引擎也可以支持在多個節(jié)點上進行數(shù)據(jù)分區(qū)和計算，從而提高整個集群的計算能力和效率。

簡而言之，Hive和Spark分區(qū)在大數(shù)據(jù)處理和分布式計算場景這都有廣泛的應用，可以通過選擇合適的分區(qū)策略和優(yōu)化措施，進一步提高數(shù)據(jù)處理的效率和性能。

四、如何選擇分區(qū)策略

在熟悉了Hive和Spark的分區(qū)概念以及應用場景后。接下來，我們來看看在Hive和Spark中如何選擇分區(qū)策略。分區(qū)策略的選擇對數(shù)據(jù)處理的效率和性能有著重要的影響。下面將分別闡述Hive和Spark分區(qū)策略的優(yōu)缺點以及如何選擇分區(qū)策略。

4.1 Hive分區(qū)策略

優(yōu)點：

Hive的分區(qū)策略可以提高查詢效率和數(shù)據(jù)處理性能，特別是在大數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)突出。另外，Hive還支持多級分區(qū)，允許更細粒度的數(shù)據(jù)劃分。

缺點：

在Hive中，分區(qū)是以目錄的形式存在的，這會導致大量的目錄和子目錄，如果分區(qū)過多，將會占用過多的存儲空間。此外，Hive的分區(qū)策略需要在創(chuàng)建表時進行設置，如果數(shù)據(jù)分布出現(xiàn)變化，需要重新設置分區(qū)策略。

4.2 Spark分區(qū)策略

優(yōu)點：

Spark的分區(qū)策略可以根據(jù)數(shù)據(jù)大小和硬件資源自動計算分區(qū)數(shù)，這使得計算任務可以并行計算處理，從而提高了處理效率和性能。

缺點：

如果分區(qū)數(shù)設置不當，將會導致過多的任務調度和數(shù)據(jù)傳輸開銷，從而影響整體性能。此外，Spark的分區(qū)策略也需要根據(jù)數(shù)據(jù)大小、硬件資源和計算任務復雜度等因素進行調整。

4.3 分區(qū)策略選擇

在實際項目開發(fā)使用中，選擇合適的分區(qū)策略可以顯著提高數(shù)據(jù)處理的效率和性能。但是，如何選擇分區(qū)策略需要根據(jù)具體情況進行考慮，這里總結了一些分區(qū)策略選擇的場景：

數(shù)據(jù)集大小：如果數(shù)據(jù)集較大，可以考慮使用Hive的多級劃分策略，以便更細粒度的劃分數(shù)據(jù)，提高查詢效率。如果數(shù)據(jù)集較小，可以使用Spark自動計算分區(qū)策略，以便充分利用硬件資源并提高計算效率。

計算任務復雜度：如果計算任務比較復雜，例如需要進行多個JOIN操作，可以使用Hive的分桶策略，以便加快數(shù)據(jù)訪問速度，減少JOIN操作的開銷。

硬件資源：分區(qū)策略的選擇也需要考慮硬件資源的限制。如果硬件資源比較充足，可以增加分區(qū)數(shù)以提高計算效率。如果硬件資源比較緊張，需要減少分區(qū)數(shù)以避免任務調度和數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷。

綜上所述，選擇合適的分區(qū)策略需要根據(jù)具體的情況進行考慮，包括數(shù)據(jù)集大小、計算任務復雜度和硬件資源等因素。在實際使用中，可以通過實驗和調試來找到最佳的分區(qū)策略。

五、如何優(yōu)化分區(qū)性能

除了選擇合適的分區(qū)策略之外，還可以通過一些優(yōu)化措施來進一步提高分區(qū)的性能。在Spark中，大多數(shù)的Spark任務可以通過三個階段來表述，它們分別是讀取輸入數(shù)據(jù)、使用Spark處理、保持輸出數(shù)據(jù)。Spark雖然實際數(shù)據(jù)處理主要發(fā)生在內存中，但是Spark使用的是存儲在HDFS上的數(shù)據(jù)來作為輸入和輸出，任務的調度執(zhí)行會使用大量的 I/O，存在性能瓶頸。

而Hive分區(qū)數(shù)據(jù)是存儲在HDFS上的，然而HDFS對于大量小文件支持不太友好，因為在每個NameNode內存中每個文件大概有150字節(jié)的存儲開銷，而整個HDFS集群的IOPS數(shù)量是有上限的。當文件寫入達到峰值時，會對HDFS集群的基礎架構的某些部分產(chǎn)生性能瓶頸。

5.1 通過減少 I/O 帶寬來優(yōu)化性能

在Hadoop集群中，它依靠大規(guī)模并行 I/O 來支持數(shù)千個并發(fā)任務。比如現(xiàn)有一個大小為96TB的數(shù)據(jù)節(jié)點，磁盤的大小有兩種，它們分別是8TB和16TB。具有8TB磁盤的數(shù)據(jù)節(jié)點有12塊這樣的磁盤，而具有16TB磁盤的數(shù)據(jù)節(jié)點有6塊這樣的磁盤。我們可以假設每個磁盤的平均讀寫吞吐量約為100MB/s，而這兩種不同的磁盤分布，它們對應的帶寬和IOPS，具體詳情如下表所示：

5.2 通過設置參數(shù)來優(yōu)化性能

在Hadoop集群中，每個數(shù)據(jù)節(jié)點為每個卷運行一個卷掃描器，用于掃描塊的狀態(tài)。由于卷掃描器與應用程序競爭磁盤資源，因此限制其磁盤帶寬很重要。配置 dfs.block.scanner.volume.bytes.per.second 屬性值來定義卷掃描器每秒可以掃描的字節(jié)數(shù)，默認為1MB/s。

比如設置帶寬為5MB/s，掃描12TB所需要的時間為

12TB / 5MBps = (12 * 1024 * 1024 / (3600 * 24)) = 29.13天。

5.3 通過優(yōu)化Spark處理分區(qū)任務來提升性能

假如，現(xiàn)在需要重新計算歷史分區(qū)的數(shù)據(jù)表，這種場景通常用于修復錯誤或者數(shù)據(jù)質量問題。在處理包含一年數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集（比如1TB以上）時，可能會將數(shù)據(jù)分成幾千個Spark分區(qū)來進行處理。雖然，從表面上看，這種處理方法并不是最合適的，使用動態(tài)分區(qū)并將數(shù)據(jù)結果寫入按照日期分區(qū)的Hive表中將產(chǎn)生多達上百萬個文件。

下面，我們將任務分區(qū)數(shù)縮小，現(xiàn)有一個包含3個分區(qū)的Spark任務，并且想將數(shù)據(jù)寫入到包含3個分區(qū)的Hive表。在這種情況下，希望發(fā)送的是將3個文件寫入到HDFS中，所有數(shù)據(jù)都存儲在每個分區(qū)的單個文件中。最終會生成9個文件，并且每個文件都有1個記錄。使用動態(tài)分區(qū)寫入Hive表時，每個Spark分區(qū)都由執(zhí)行程序來并行處理。

處理Spark分區(qū)數(shù)據(jù)時，每次執(zhí)行程序在給定的Spark分區(qū)中遇到新的分區(qū)時，它都會打開一個新文件。默認情況下，Spark對數(shù)據(jù)會使用Hash或者Round Robin分區(qū)器。當應用于任意數(shù)據(jù)時，可以假設這兩種方法在整個Spark分區(qū)中相對均勻且隨機分布數(shù)據(jù)。如下圖所示：

理想情況下，目標文件大小應該大約是HDFS塊大小的倍數(shù)，默認情況下是128MB。在Hive中，提供了一些配置參數(shù)來自動將結果寫入到合理大小的文件中，從開發(fā)者的角度來看幾乎是透明的，比如設置屬性 hive.merge.smallfiles.avgsize 和

hive.merge.size.per.task 。但是，Spark中不存在此類功能，因此，我們需要自己開發(fā)實現(xiàn)，來確定一個數(shù)據(jù)集，應該寫入多少文件。

5.3.1 基于大小的計算

理論上，這是最直接的方法，設置目標大小，估算數(shù)據(jù)的大小，然后進行劃分。但是，在很多情況下，文件被寫入磁盤時會進行壓縮，并且其格式與存儲在 Java 堆中的記錄格式有所不同。這意味著估算寫入磁盤時內存的記錄大小不是一件容易的事情。雖然可以使用 Spark SizeEstimator應用程序通過內存中的數(shù)據(jù)的大小進行估算。但是，SizeEstimator會考慮數(shù)據(jù)幀、數(shù)據(jù)集的內部消耗，以及數(shù)據(jù)的大小。總體來說，這種方式不太容易準確實現(xiàn)。

5.3.2 基于行數(shù)的計算

這種方法是設置目標行數(shù)，計算數(shù)據(jù)集的大小，然后執(zhí)行除法來估算目標。我們的目標行數(shù)可以通過多種方式確定，或者通過為所有數(shù)據(jù)集選擇一個靜態(tài)數(shù)字，或者通過確定磁盤上單個記錄的大小并執(zhí)行必要的計算。哪種方式最優(yōu)，取決于你的數(shù)據(jù)集數(shù)量及其復雜性。計算相對來說成本較低，但是需要在計算前緩存以避免重新計算數(shù)據(jù)集。

5.3.3 靜態(tài)文件計算

最簡單的解決方案是，只要求開發(fā)者在每個寫入任務的基礎上，告訴Spark總共應該寫入多少個文件。這種方式需要給開發(fā)者一些其他方法來獲取具體的數(shù)字，可以通過這種方式來替代昂貴的計算。

5.4. 優(yōu)化Spark分發(fā)數(shù)據(jù)方式來提升性能

即使我們知道了如何將文件寫入磁盤，但是，我們仍須讓Spark以符合實際的方式來構建我們的分區(qū)。在Spark中，它提供了許多工具來確定數(shù)據(jù)在整個分區(qū)中的分布方式。但是，各種功能中隱藏著很多復雜性，在某些情況下，它們的含義并不明顯，下面將介紹Spark提供的一些選項來控制Spark輸出文件的數(shù)量。

5.4.1 合并

Spark Coalesce是一個特殊版本的重新分區(qū)，它只允許減少總的分區(qū)，但是不需要完全的Shuffle，因此比重新分區(qū)要快得多。它通過有效的合并分區(qū)來實現(xiàn)這一點。如下圖所示：

Coalesce在某些情況下看起來是不錯的，但是也有一些問題。首先，Coalesce有一個難以使用的行為，以一個非常基礎的Spark應用程序為例，代碼如下所示：

Spark

load().map(…).filter(…).save()

比如，設置的并行度為1000，但是最終只想寫入10個文件，可以設置如下：

Spark

load().map(…).filter(…).coalesce(10).save()

但是，Spark會盡可能早的有效的將合并操作下推，因此這將執(zhí)行為如下代碼：

Spark

load().coalesce(10).map(…).filter(…).save()

有效的解決這種問題的方法是在轉換和合并之間強制執(zhí)行，代碼如下所示：

Spark

val df = load().map(…).filter(…).cache()
df.count()
df.coalesce(10)

在Spark中，緩存是必須的，否則，你將不得不重新計算數(shù)據(jù)，這可能會重新消耗計算資源。然后，緩存是需要消費一定資源的，如果你的數(shù)據(jù)集無法放入內存中，或者無法釋放內存，將數(shù)據(jù)有效的存儲在內存中兩次，那么必須使用磁盤緩存，這有其自身的局限性和顯著的性能損失。

此外，正如我們看到的，通常需要執(zhí)行Shuffle來獲得我們想要的更復雜的數(shù)據(jù)集結果。因此，Coalesce僅適用于特定的情況，比如如下場景：

保證只寫入一個Hive分區(qū)；

目標文件數(shù)少于你用于處理數(shù)據(jù)的Spark分區(qū)數(shù)；

有充足的緩存資源。

5.4.2 簡單重新分區(qū)

在Spark中，一個簡單的重新分區(qū)，可以通過設置參數(shù)來實現(xiàn)，比如df.repartition(100)。在這種情況下，使用循環(huán)分區(qū)器，這意味著唯一的保證是輸出數(shù)據(jù)具有大致相同大小的Spark分區(qū)，這種分區(qū)僅適用于以下情況：

保證只需要寫入一個Hive分區(qū)；

正在寫入的文件數(shù)大于你的Spark分區(qū)數(shù)，或者由于某些原因你無法使用合并。

5.4.3 按列重新分區(qū)

按列重新分區(qū)接收目標Spark分區(qū)計數(shù)，以及要重新分區(qū)的列序列，例如，df.repartition(100,$"date")。這對于強制要求Spark將具有相同鍵的數(shù)據(jù)，分發(fā)到同一個分區(qū)很有用。一般來說，這對許多Spark操作（比如JOIN）很有用。

按列重新分區(qū)使用HashPartitioner，將具有相同值的數(shù)據(jù)，分發(fā)給同一個分區(qū)，實際上，它將執(zhí)行以下操作：

但是，這種方法只有在每個分區(qū)鍵都可以安全的寫入到一個文件時才有效。這是因為無論有多少特定的Hash值，它們最終都會在同一個分區(qū)中。按列重新分區(qū)僅在你寫入一個或者多個小的Hive分區(qū)時才有效。在任何其他情況下，它都是無效的，因為每個Hive分區(qū)最終都會生成一個文件，僅適用于最小的數(shù)據(jù)集。

5.4.4 按具有隨機因子的列重新分區(qū)

我們可以通過添加約束的隨機因子來按列修改重新分區(qū)，具體代碼如下：

Spark

df
.withColumn("rand", rand() % filesPerPartitionKey)
.repartition(100, $"key", $"rand")

理論上，只要滿足以下條件，這種方法應該會產(chǎn)生排序規(guī)則的數(shù)據(jù)和大小均勻的文件：

Hive分區(qū)的大小大致相同；

知道每個Hive分區(qū)的目標文件數(shù)并且可以在運行時對其進行編碼。

但是，即使我們滿足上述這些條件，還有另外一個問題：散列沖突。假設，現(xiàn)在正在處理一年的數(shù)據(jù)，日期作為分區(qū)的唯一鍵。如果每個分區(qū)需要5個文件，可以執(zhí)行如下代碼操作：

Spark

df.withColumn("rand", rand() % 5).repartition(5*365, $"date", $"rand")

在后臺，Scala將構造一個包含日期和隨機因子的鍵，例如（,<0-4>）。然后，如果我們查看HashPartitioner代碼，可以發(fā)現(xiàn)它將執(zhí)行以下操作：

Spark

class HashPartitioner(partitions: Int) extends Partitioner {
    def getPartition(key: Any): Int = key match {
        case null => 0
        case _ => Utils.nonNegativeMod(key.hashCode, numPartitions)
    }
}

實際上，這里面所做的事情，就是獲取關鍵元組的散列，然后使用目標數(shù)量的Spark分區(qū)獲取它的mod。我們可以分析一下在這種情況下我們的數(shù)據(jù)將如何實現(xiàn)分布，具體代碼如下：

Spark

import java.time.LocalDate
 
def hashCodeTuple(one: String, two: Int, mod: Int): Int = {
 val rawMod = (one, two).hashCode % mod
 rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}
def hashCodeSeq(one: String, two: Int, mod: Int): Int = {
 val rawMod = Seq(one, two).hashCode % mod
 rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}
 
def iteration(numberDS: Int, filesPerPartition: Int): (Double, Double, Double) = {
  val hashedRandKeys = (0 to numberDS - 1).map(x => LocalDate.of(2019, 1, 1).plusDays(x)).flatMap(
    x => (0 to filesPerPartition - 1).map(y => hashCodeTuple(x.toString, y, filesPerPartition*numberDS))
  )
 
  hashedRandKeys.size // Number of unique keys, with the random factor
 
  val groupedHashedKeys = hashedRandKeys.groupBy(identity).view.mapValues(_.size).toSeq
 
  groupedHashedKeys.size // number of actual sPartitions used
 
  val sortedKeyCollisions = groupedHashedKeys.filter(_._2 != 1).sortBy(_._2).reverse
   
  val sortedSevereKeyCollisions = groupedHashedKeys.filter(_._2 > 2).sortBy(_._2).reverse
 
  sortedKeyCollisions.size // number of sPartitions with a hashing collision
 
  // (collisions, occurences)
  val collisionCounts = sortedKeyCollisions.map(_._2).groupBy(identity).view.mapValues(_.size).toSeq.sortBy(_._2).reverse
   
  (
    groupedHashedKeys.size.toDouble / hashedRandKeys.size.toDouble,
    sortedKeyCollisions.size.toDouble / groupedHashedKeys.size.toDouble,
  sortedSevereKeyCollisions.size.toDouble / groupedHashedKeys.size.toDouble
  )
}
 
val results = Seq(
  iteration(365, 1),
  iteration(365, 5),
  iteration(365, 10),
  iteration(365, 100),
  iteration(365 * 2, 100),
  iteration(365 * 5, 100),
  iteration(365 * 10, 100)
)
 
val avgEfficiency = results.map(_._1).sum / results.length
val avgCollisionRate = results.map(_._2).sum / results.length
val avgSevereCollisionRate = results.map(_._3).sum / results.length
 
(avgEfficiency, avgCollisionRate, avgSevereCollisionRate) // 63.2%, 42%, 12.6%

上面的腳本計算了3個數(shù)量：

效率：非空的Spark分區(qū)與輸出文件數(shù)量的比率；

碰撞率：(date,rand)的Hash值發(fā)送沖突的Spark分區(qū)的百分比；

嚴重沖突率：同上，但是此鍵上的沖突次數(shù)為3或者更多。

沖突很重要，因為它們意味著我們的Spark分區(qū)包含多個唯一的分區(qū)鍵，而我們預計每個Spark分區(qū)只有1個。我們從分析的結果可知，我們使用了63%的執(zhí)行器，并且可能會出現(xiàn)嚴重的偏差，我們將近一半的執(zhí)行正在處理比預期多2到3倍或者在某些情況下高達8倍的數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在，有一個解決方法，即分區(qū)縮放。在之前示例中，輸出的Spark分區(qū)數(shù)量等于預期的總文件數(shù)。如果將N個對象隨機分配給N個插槽，可以預期會有多個插槽包含多個對象，并且有幾個空插槽。因此，需要解決此問題，必須要降低對象與插槽的比率。

我們通過縮放輸出分區(qū)計數(shù)來實現(xiàn)這一點，通過將輸出Spark分區(qū)數(shù)乘以一個大因子，類似于：

Spark

df
.withColumn("rand", rand() % 5)
.repartition(5*365*SCALING_FACTOR, $"date", $"rand")

具體分析代碼如下所示：

Spark

import java.time.LocalDate
 
def hashCodeTuple(one: String, two: Int, mod: Int): Int = {
 val rawMod = (one, two).hashCode % mod
 rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}
 
def hashCodeSeq(one: String, two: Int, mod: Int): Int = {
 val rawMod = Seq(one, two).hashCode % mod
 rawMod + (if (rawMod < 0) mod else 0)
}
 
def iteration(numberDS: Int, filesPerPartition: Int, partitionFactor: Int = 1): (Double, Double, Double, Double) = {
  val partitionCount = filesPerPartition*numberDS * partitionFactor
  val hashedRandKeys = (0 to numberDS - 1).map(x => LocalDate.of(2019, 1, 1).plusDays(x)).flatMap(
    x => (0 to filesPerPartition - 1).map(y => hashCodeTuple(x.toString, y, partitionCount))
  )
   
  hashedRandKeys.size // Number of unique keys, with the random factor
 
  val groupedHashedKeys = hashedRandKeys.groupBy(identity).view.mapValues(_.size).toSeq
 
  groupedHashedKeys.size // number of unique hashes - and thus, sPartitions with > 0 records
   
  val sortedKeyCollisions = groupedHashedKeys.filter(_._2 != 1).sortBy(_._2).reverse
   
  val sortedSevereKeyCollisions = groupedHashedKeys.filter(_._2 > 2).sortBy(_._2).reverse
 
  sortedKeyCollisions.size // number of sPartitions with a hashing collision
 
  // (collisions, occurences)
  val collisionCounts = sortedKeyCollisions.map(_._2).groupBy(identity).view.mapValues(_.size).toSeq.sortBy(_._2).reverse
   
  (
    groupedHashedKeys.size.toDouble / partitionCount,
    groupedHashedKeys.size.toDouble / hashedRandKeys.size.toDouble,
    sortedKeyCollisions.size.toDouble / groupedHashedKeys.size.toDouble,
    sortedSevereKeyCollisions.size.toDouble / groupedHashedKeys.size.toDouble
  )
}
 
// With a scale factor of 1
val results = Seq(
  iteration(365, 1),
  iteration(365, 5),
  iteration(365, 10),
  iteration(365, 100),
  iteration(365 * 2, 100),
  iteration(365 * 5, 100),
  iteration(365 * 10, 100)
)
 
val avgEfficiency = results.map(_._2).sum / results.length // What is the ratio of executors / output files
val avgCollisionRate = results.map(_._3).sum / results.length // What is the average collision rate
val avgSevereCollisionRate = results.map(_._4).sum / results.length // What is the average collision rate where 3 or more hashes collide
 
(avgEfficiency, avgCollisionRate, avgSevereCollisionRate) // 63.2% Efficiency, 42% collision rate, 12.6% severe collision rate
 
iteration(365, 5, 2) // 37.7% partitions in-use, 77.4% Efficiency, 24.4% collision rate, 4.2% severe collision rate
iteration(365, 5, 5)
iteration(365, 5, 10)
iteration(365, 5, 100)

隨著我們的比例因子接近無窮大，碰撞很快接近于0，效率接近100%。但是，這會產(chǎn)生另外一個問題，即大量Spark分區(qū)輸出將為空。同時這些空的Spark分區(qū)也會帶來一些資源開銷，增加Driver的內存大小，會使我們更容易遇到，由于異常錯誤而導致分區(qū)鍵空間意外增大的問題。

這里的一個常見方法，是在使用這種方法時不顯示設置分區(qū)（默認并行度和縮放），如果不提供分區(qū)計數(shù)，則依賴Spark默認的spark.default.parallelism值。雖然，通常并行度自然高于總輸出文件數(shù)（因此，隱式提供大于1 的縮放因子）。如果滿足以下條件，這種方式依然是一種有效的方法：

Hive分區(qū)的文件數(shù)大致相等；

可以確定平均分區(qū)文件數(shù)應該是多少；

大致知道唯一分區(qū)鍵的總數(shù)。

5.4.5 按范圍重新分區(qū)

按范圍重新分區(qū)是一個特列，它不使用RoundRobin和Hash Partitioner，而是使用一種特殊的方法，叫做Range Partitioner。

范圍分區(qū)器根據(jù)某些給定鍵的順序在Spark分區(qū)之間進行拆分行，但是，它不僅僅是全局排序，而且還擁有以下特性：

具有相同散列的所有記錄將在同一個分區(qū)中結束；

所有Spark分區(qū)都將有一個最小值和最大值與之關聯(lián)；

最小值和最大值將通過使用采樣來檢測關鍵頻率和范圍來確定，分區(qū)邊界將根據(jù)這些估計值進行初始設置；

分區(qū)的大小不能保證完全相等，它們的相等性基于樣本的準確性，因此，預測的每個Spark分區(qū)的最小值和最大值，分區(qū)將根據(jù)需要增大或縮小來保證前兩個條件。

總而言之，范圍分區(qū)將導致Spark創(chuàng)建與請求的Spark分區(qū)數(shù)量相等的Bucket數(shù)量，然后它將這些Bucket映射到指定分區(qū)鍵的范圍。例如，如果你的分區(qū)鍵是日期，則范圍可能是（最小值2022-01-01，最大值2023-01-01）。然后，對于每條記錄，將記錄的分區(qū)鍵與存儲Bucket的最小值和最大值進行比較，并相應的進行分配。如下圖所示：

六、總結

在選擇分區(qū)策略時，需要根據(jù)具體的應用場景和需求進行選擇。常見的分區(qū)策略包括按照時間、地域、用戶ID等多個維度進行分區(qū)。在應用分區(qū)策略時，還可以通過一些優(yōu)化措施來進一步提高分區(qū)的性能和效率，例如合理設置分區(qū)數(shù)、避免過多的分區(qū)列、減少重復數(shù)據(jù)等。

總之，分區(qū)是大數(shù)據(jù)處理和分布式計算中非常重要的技術，可以幫助我們更好的管理和處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理的效率和性能，進而幫助我們更好的應對數(shù)據(jù)分析和業(yè)務應用的挑戰(zhàn)。

審核編輯：劉清