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数据拆分的基本概念
Apache Spark 在处理大规模数据集时，会将数据分成多个小块，这些小块称为分区（partitions）。数据被分区的目的是为了并行处理，以提高处理效率。Spark 读取的数据源可以是多种多样的，如 HDFS、S3、Cassandra 等。
文件拆分的过程
输入格式: Spark 依赖于 Hadoop 的输入格式（如
TextInputFormat、SequenceFileInputFormat等）详细介绍来读取文件数据。这些输入格式定义了如何将文件拆分成一系列的输入分片（splits）。分片大小: 输入分片的大小通常由 Hadoop 的配置参数
mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize和mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize决定，或者是文件系统中文件块（block）的大小。数据本地化: Spark 会尽量保证处理分区数据的任务在数据所在的节点上执行，以减少网络传输，这称为数据本地化。
保证数据完整性的机制
记录边界: 当文件被拆分成多个分片时，Spark 依赖于输入格式来正确处理记录的边界。例如，
TextInputFormat会确保每个分片处理的是完整的行，即使行跨越了多个 Hadoop 文件块。分片重叠: 为了处理跨块的记录，输入格式可能会让分片包含一部分相邻块的数据。这意味着一些记录可能会被两个分片同时读取，但是 Spark 会确保每个记录只被处理一次。
任务重试: 如果在处理分片的过程中发生错误（如节点故障），Spark 会重新调度任务到其他节点。由于分片是数据的逻辑划分，所以这可以保证即使部分节点失败，数据处理仍然是完整的。
事务性写入: 当写入数据到数据源时，Spark 支持事务性写入（如通过
DataFrameWriter），确保数据的一致性和完整性。检查点: Spark 支持检查点（checkpointing）机制，允许将中间状态持久化到可靠存储中。这有助于在长流水线的计算中保证数据的完整性。
总结
Spark 的文件拆分机制高度依赖于底层存储系统和 Hadoop 的输入格式。通过处理记录边界、允许分片重叠、任务重试、事务性写入和检查点等机制，Spark 能够在并行处理大规模数据集时保证数据的完整性。
