Spark SQL 小文件问题处理

2020-08-10 14:35:29 浏览数 (1)

在生产中，无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据，在Spark SQL写数据时，往往会遇到生成的小文件过多的问题，而管理这些大量的小文件，是一件非常头疼的事情。

大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性：

1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力，会影响整个集群的稳定运行

2.容易导致task数过多，如果超过参数spark.driver.maxResultSize的配置（默认1g），会抛出类似如下的异常，影响任务的处理

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Caused by: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Total size of serialized results of 478 tasks (2026.0 MB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (1024.0 MB)

当然可以通过调大spark.driver.maxResultSize的默认配置来解决问题，但如果不能从源头上解决小文件问题，以后还可能遇到类似的问题。

此外，Spark在处理任务时，一个分区分配一个task进行处理，多个分区并行处理，虽然并行处理能够提高处理效率，但不是意味着task数越多越好。如果数据量不大，过多的task运行反而会影响效率。

下面通过一个例子，Spark SQL写数据时，导致产生分区数"剧增"的典型场景，通过分区数"剧增"，以及Spark中task数和分区数的关系等，来倒推小文件过多的可能原因（这里的分区数是指生成的DataSet/RDD的分区数，不是Hive分区表的分区概念）：

1. 现象

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1) 对表test_tab进行写入操作
2) t1的分区数是100，t2的分区数是200，union all后生成的tmp分区数是300
3) test_tab产生的小文件数基本也在300左右
select * from t1 union all select * from t2 as tmp;
insert overwrite table test_tab select * from tmp;

2. 分析 1）执行上述insert操作时的分区并行度，主要受tmp的分区数（对应一个DataSet）影响，

2）tmp的分区数主要受t1、t2以及union all的影响

3）暂且不考虑t1或t2是物理表还是经过其他处理生成的临时表，它们的分区数是确定的，这里主要看经过union all处理后，生成的tmp的分区数和t1、t2的分区数有何关系？

4）Spark SQL语句中的union all对应到DataSet中即为unionAll算子，底层调用union算子

在之前的文章《重要|Spark分区并行度决定机制》中已经对Spark RDD中的union算子对union产生的新的RDD的分区数是如何受被union的多个RDD的影响的，做过详细介绍，这里直接给出结论：

同样的这种机制也可以套用到Spark SQL中的DataSet上，那么就很好解释了tmp的分区数为什么等于t1和t2的分区数的和。

最后，Spark中一个task处理一个分区从而也会影响最终生成的文件数。

当然上述只是以Spark SQL中的一个场景阐述了小文件产生过多的原因之一（分区数过多）。在数仓建设中，产生小文件过多的原因有很多种，比如：

1.流式处理中，每个批次的处理执行保存操作也会产生很多小文件

2.为了解决数据更新问题，同一份数据保存了不同的几个状态，也容易导致文件数过多

那么如何解决这种小文件的问题呢？

  1. 通过repartition或coalesce算子控制最后的DataSet的分区数 注意repartition和coalesce的区别，具体可以参考文章《重要|Spark分区并行度决定机制》
  2. 将Hive风格的Coalesce and Repartition Hint 应用到Spark SQL 需要注意这种方式对Spark的版本有要求，建议在Spark2.4.X及以上版本使用，示例： INSERT ... SELECT /* COALESCE(numPartitions) */ ... INSERT ... SELECT /* REPARTITION(numPartitions) */ ...
  3. 小文件定期合并 可以定时通过异步的方式针对Hive分区表的每一个分区中的小文件进行合并操作

上述只是给出3种常见的解决办法，并且要结合实际用到的技术和场景去具体处理，比如对于HDFS小文件过多，也可以通过生成HAR 文件或者Sequence File来解决。

hive spark sql

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