Вопрос или проблема
Мы все знаем, что .gz не может быть разбит, это значит, что его может читать только одно ядро. Это означает, что когда я помещаю огромный файл .gz в HDFS, он должен фактически находиться в виде одного блока. Я вижу, что он разбивается на блоки по 128 МБ, как это возможно разбить в HDFS, но не в Spark?
Ответ или решение
Проблема, с которой вы столкнулись, связана с двумя концепциями: физическим распределением файлов в HDFS и логическим чтением данных в рамках потоковой обработки, использующей Spark.
Формат файлов .gz действительно считается несегментируемым (или несжимаемым) в том смысле, что его нельзя разрезать на несколько частей для одновременной обработки несколькими потоками. Это связано с тем, что для распаковки содержимого .gz-файла требуется последовательный доступ к данным, что делает невозможным параллельное выполнение операций над отдельными частями файла.
Однако HDFS (Hadoop Distributed File System) организует хранение данных иначе. Когда вы загружаете .gz файл в HDFS, он разбивается на блоки, размер которых определяется настройками вашей кластерной конфигурации (по умолчанию это 128 МБ или 256 МБ, в зависимости от версии Hadoop). Это означает, что файл будет физически распределён по нескольким узлам кластера, и каждый блок будет храниться независимо.
Данная разбивка на блоки не нарушает несегментируемость файла, поскольку, в отличие от самого HDFS, обработка файла происходит в рамках среды выполнения, такой как Spark. Когда Spark обрабатывает данные из .gz файла, он может только распараллелить обработку, если данные находятся в формате, позволяющем это. Поскольку .gz файлы не могут быть обработаны по частям, это приводит к тому, что Spark задействует единственный поток для чтения данных, и его работа становится последовательной.
Таким образом, ответ на ваш вопрос заключается в том, что HDFS может разбивать файлы на блоки для эффективного распределённого хранения, но это не означает, что .gz файл можно обрабатывать параллельно. Чтобы использовать преимущества параллельной обработки в Spark, вам следует рассмотреть возможность хранения данных в другом формате, таком как Parquet или ORC, которые поддерживают разделение и параллельное чтение данных.
В заключение, если ваша задача требует параллельной обработки больших объемов данных, рекомендуется преобразовать данные в более подходящий формат перед загрузкой в HDFS или использовать другие методы сжатия, которые позволяют лучше адаптироваться под задачи распределенной обработки.