关于Spark读取CSV等非HDFS文件时的分区机制咨询

当读取CSV这类无显式分区的文件数据源时，Spark的分区逻辑主要围绕文件大小、内置参数和文件特性生成，核心规则如下：

• 基于文件大小与默认分区阈值划分
  Spark默认用spark.sql.files.maxPartitionBytes参数（默认值128MB，和HDFS默认块大小对齐）作为分区基准大小。单个文件如果小于等于这个阈值，会直接生成1个Spark分区；如果文件大小超过阈值，会按该阈值将文件切分成多个分区。

• 小文件的合并逻辑
  针对大量小文件（远小于128MB）的场景，Spark会通过spark.sql.files.openCostInBytes参数（默认4MB）权衡文件打开的开销。当多个小文件的总大小累积到接近maxPartitionBytes时，会将这些小文件合并到同一个Spark分区中，避免生成过多小分区带来的调度资源浪费。

• 压缩文件的特殊处理
  如果读取的是无法分片的压缩格式（比如gzip），不管文件多大，整个压缩文件只能对应1个Spark分区——因为这类压缩格式没有可分割的断点，Spark无法并行读取。如果要拆分这类大压缩文件，只能提前将其拆分为多个小压缩文件。

• 显式调整分区的方式
  你也可以在读取阶段通过参数手动调整，比如用spark.read.option("maxPartitionBytes", "64MB")修改分区基准大小；读取完成后，还可以用repartition(n)强制生成n个分区，或者用coalesce(n)合并现有分区（减少分区数时更高效）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manish Visave