一、分布式问题背景

随着科技进步互联网的发展，各行各业产生的数据越来越多，由此催生了大量的数据处理需求。

任何事物的发展都不是一蹴而就的，一家公司成立之初10多人规模的时候，使用单台机器 shell 处理日志或者单个数据库就可以满足计算要求，并不需要分布式，并且效率很高

随着业务发展，需求的复杂度越来越高，单机处理的上限与性能日益凸显，为了突破瓶颈，就需要引入一些大数据的计算与存储框架，使用分布式计算和存储的方式，化整为零，分而治之。

二、分区在 Spark 中的实现1、一段 WordCount 程序

Spark 中独创性的使用 RDD 来表示数据集，使用算子来表示任意的数据处理过程。

RDD 并不存储数据，RDD 只是表示对数据集的引用、计算方式、以及 RDD 之间的依赖关系。

下面贴出了一段程序，来计算经典的单词计数问题：

sc.textFile("hdfs://hadoop1:8020/input/app_24.log")  .flatMap(_.split("\\s+"))  .map((_,1))  .reduceByKey(_+_)  .foreach(println)

大道至简，虽然这段程序并不复杂，但是当它跑在 Spark 集群上时，Spark 默默在背后做了以下的事情：

（1）生成两类任务，一类任务的逻辑是：从原始文件中领取一段属于自己的文件，计算单词数量；另一类任务的逻辑是：汇总前面任务的结果得到最终结果返回。

（2）调度器需要计算集群资源的使用情况，先把第一类任务按需发送到不同的服务器上执行；

（2）等到第一批任务全部执行完后，再提交第二批任务执行，它们会从第一批任务处读取它们的计算结果，做最终处理。

2、深入 textfile 的细节

下面深入到一些细节中，首先需要介绍一下背景：

笔者本地部署了一个单机版的 hadoop 程序，并且设置了 blockSize 为 10m。

然后上传了一个 99M 的文件（就是代码中的文件）到 hdfs 上，此时文件 block 数量如下所示：

文件总大小为 99MB，在 hdfs 上一共有 10 个 block。

最终提交执行时，Spark 一共会产生 10 个 Task，每个 Task 读取一个 block 块文件

这个结论是如何得出来的？

此时需要引入一个概念：RDD 的分区。

在源码中，分区是 RDD 的一个非常重要的属性

可以想象，既然是分布式计算，那么每个 Task 肯定只需要计算自己的这一份数据。

而 Task 的数量是和分区数量一致的，每个分区对应一个 Task。

而 RDD 的分区数量是如何计算得到的？

答案是：每个 RDD 中都有一个 getPartitions 方法来计算分区。

让我们回到代码中。

sc.textFile 这一行代码，它返回的是一个 HadoopRDD，这个类里面定义了 getPartitions 方法。

抽去不需要的代码，简化核心代码如下：

override def getPartitions: Array[Partition] = {    val allInputSplits = getInputFormat(jobConf).getSplits(jobConf, minPartitions)    val inputSplits = if (ignoreEmptySplits) {        allInputSplits.filter(_.getLength > 0)      } else {        allInputSplits      }      val array = new Array[Partition](inputSplits.size)      for (i <- 0 until inputSplits.size) {        array(i) = new HadoopPartition(id, i, inputSplits(i))      }      array}

首先使用 Hadoop 提供的 FileInputFormat 方法，遍历所有文件，再对每个文件遍历它的每个 block 文件，每个 block 文件得到一个 InputSplit。

在我的环境中，inputSplits 就是10个元素：

最终封装成 HadoopPartition 返回。

在生成 Task 的环节，就是利用这些 Partition 来生成对应的 Task。

3、其他算子的分区定义

窄依赖的算子的分区数，会传承了前面的 RDD。比如此案例中的 flatMap 和 Map ，分区数都是 10 个，每个分区上下游算子都是 1 对 1 关系。

宽依赖的算子，比如 reduceByKey、groupByKey、join 等，都是根据参数传入的分区数决定；

如果参数没传分区数，会有一个算法来计算默认分区数（并不是坊间传闻的由上游的最大分区数决定）。

三、分区在 Kafka 中的实现

Kafka 是一个大数据的消息中间件。

严格意义上来说，它并不是一个消息队列，因为它并不能做到全局的消息有序，所以这里称之为消息中间件。

Kafka 的作用使用四个字总结就是削峰填谷。

展开来说，Kafka 是在数据源头与数据计算之间，充当了消息缓冲的作用。

因为计算资源受限于机器的数量和每台机器的计算能力，而数据发送端（比如日志生成）则没有此限制。

一旦数据发送端生成数据超出了数据计算端的计算能力，系统就会发生不可预期的问题。

如果中间加入了 Kafka 这层缓冲，即使有海量数据过来，顶多是计算端来不及消费，数据有所积压，不会影响到整个系统的稳定。

为了充当好这个角色，对 Kafka 至少提出了以下的要求：

（1）必须是高性能的：每秒的吞吐量要跟上；

（2）必须是可扩展的：可扩展才能进一步提升吞吐；

（3）必须是高可靠的：增加数据的容错。

为此，Kafka 也设计了分区的概念，只有对数据分区了，才能把数据存储在不同的服务器上。

Kafka 的 Topic 可以在创建的时候，指定多个分区。每个分区可以指定多个副本。多个副本之间保持同步。

如下命令可以创建出包含 3 个分区，每个分区 3 备份的 topic

bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181/kafka  --create --replication-factor 3 --partitions 3 --topic topic_log

在存储引擎中，分区一般和复制结合使用，使的每个分区的副本存储在多个节点上，提升数据的容错性。

四、分区带来的问题

物极必反，天之道，损有余而补不足，分区在大数据领域可以带来化整为零、分而治之的正向效果，却也可能带来严重的问题。

总所周知，在做 Join 操作或 ReduceByKey 的操作时，上游任务需要把自己的数据，按照下游的分区数，分别发送给所有下游任务处理，相同的数据必须要发送给同一个任务处理，否则没法达到汇总的效果。

画个简单的示意图

如果此时，发送到下游某个 Task 的数据非常多，这将导致严重的性能问题：某个下游 Task 处理了 海量数据，其他 Task 却只有零星的数据需要处理。

这个问题也被称之为：数据倾斜。

关于数据倾斜的解决，最终思路都大同小异：使用一定的方法，避免热点数据进入同一个 Task 中。

它的解决方式，可以在 Hive框架、Spark框架相关的数据倾斜问题中找到，这里不详述。