澄清 | snappy压缩到底支持不支持split? 为啥？

前两天，群里小伙伴问了一个问题：

不是说snappy压缩不支持split嘛，为什么我改小mapred.max.split.size一倍之后，mapper数翻倍？

一直以来大家都知道snappy是不支持切分的，但是在测试时，又发现在某些情况下，貌似支持切分，这让人很疑惑... ...

关于snappy压缩，在网上大家的说法也不是很统一，有人说不支持split，有人说支持：

凡是稍微有点深度的有问题，从网上求答案，真的是太难了......

这篇从群里小伙伴的这个问题出发，分析一下有关snappy压缩的一些事情及spark 在处理这一块的源码层面分析。

先给结论

1、snappy压缩格式本身是不可切分的；

2、snappy压缩格式作用在文本类文件格式上不可切分；

3、snappy压缩格式作用在Sequence、Avro、parquet、orc等这些容器类的文件格式上，能够支持切分。但这里的切分并不是因为snappy变的可切分了，而是因为这些容器类的文件格式牛逼~~

再理解一遍啥是可切分？啥是不可切分？原因是啥？

可切分：是否可以搜索数据流的任意位置并进一步往下读取数据。

啥意思？

1、假设有一个1GB的不压缩的文本文件，如果HDFS的块大小为128M，那么该文件将被存储在8个块中，把这个文件作为输入数据的MapReduc/Spark作业，将创建8个map/task任务，其中每个数据块对应一个任务作为输入数据。

对于不压缩的文本文件来说，是可切分，因为每个block都存了完整的数据信息，读取的时候可以按照规定的方式去读：比如按行读。

2、假如一个文本文件经过snappy压缩后，文件大小为1GB。与之前一样，HDFS也是将这个文件存储成8个数据块。但是每个单独的map/task任务将无法独立于其他任务进行数据处理，官方一点的说法，原因就是压缩算法无法从任意位置进行读取。

通俗的讲解，就是因为存储在HDFS的每个块都不是完整的文件，我们可以把一个完整的文件认为是具有首尾标识的，因为被切分了，所以每个数据块有些有头标示，有些有尾标示，有些头尾标示都没有，所以就不能多任务来并行对这个文件进行处理。

粗暴点来讲，就是因为经过snappy压缩后的文本文件不是按行存了，但是又没有相关的结构能记录数据在每个block里是怎么存储的，每行的起止位置在哪儿，所以只有将该文件的所有HDFS的数据块都传输到一个map/task任务来进行处理，但是大多数数据块都没有存储在这个任务的节点上，所以需要跨节点传输，且不能并行处理，因此运行的时间可能很长。

总结：决定可不可分，主要是看能不能有个清晰的规则支持从任意位置读数据，对于文本文件来说，按行读，哪怕两个map task来读同一个block，只要按照定好的规则也是能读的，不会发生错乱。

而一些不可切分的压缩算法，做不到这点（当然，如果你能给开发个对应的规则去读，也是可以的，哈哈，但是这个很难吧，要不然也不会说是不可切分了）

文件的存储格式和压缩格式的关系

存储格式：text、Sequence、Avro、parquet、orc等

压缩格式：Gzip、snappy、lzo、lz4、zlib等

压缩格式并不是一种文件格式，我们可以认为他是一种算法

一个orc格式的文件，可以用zlib压缩算法来压缩、也可以用snappy压缩算法来压缩，用完这些压缩算法后，该文件还是orc格式

从spark源码中看，文件格式的实现类是上面几种，没有见有snappy、zlib文件格式的。所以说，这一点一定要分清。

以orc为例分析snappy是怎么作用到容器类的文件格式上的

orc文件格式本身可切分的

orc虽然是二进制存储，但因为orc中提供了各种索引，使得在读取数据时支持从指定任意一行开始读取，所以，orc是切分的。

文件压缩

在orc格式的hive表中，记录首先会被横向的切分为多个stripes，然后在每一个stripe内数据以列为单位进行存储。

条带( stripe)：ORC文件存储数据的地方，每个stripe一般为HDFS的块大小，包含以下3部分：

• index data:保存了所在条带的一些统计信息,以及数据在 stripe中的位置索引信息。
• row data:数据存储的地方,由多个行组构成，每10000行构成一个行组，数据以流( stream)的形式进行存储。
• Stripe Footer:保存数据所在的文件目录

文件脚注( File Footer)：包含了文件中stripe的列表,每个 stripe的行数,以及每个列的数据类型。它还包含每个列的最小值、最大值、行计数、求和等聚合信息。

Postscript：含有压缩参数和压缩大小相关的信息

而orc在压缩时，压缩算法起作用的地方是数据流，也就是上图右侧的红色圈出的部分：

orc文件使用两级压缩机制，首先将一个数据流使用流式编码器进行编码，然后使用一个可选的压缩器(snappy or zlib)对数据流进行进一步压缩。

也就是说，snappy作用的地方是stripe里的row data部分。

两个位置

当读取一个orc文件时，orc reader需要有两个位置信息就可准确的进行数据读取操作：

• metadata streams和data stream中每个行组的开始位置

由于每个stripe中有多个行组，orc reader需要知道每个group的metadata streams和data stream的开始位置。而这些信息存储在index data里，index data并没有被snappy压缩

• stripes的开始位置

由于一个orc文件可以包含多个stripes，并且一个hdfs block也能包含多个stripes。为了快速定位指定stripe的位置，需要知道每个stripe的开始位置。而这些信息主要保存在orc file的 File Footer中。File Footer也没有被snappy压缩

综上，我们知道orc使用snappy压缩后，索引信息还在，这就使得在压缩后，仍然能支持从指定任意一行开始读取。

spark 层面的源码分析

spark 通过FileSourceScanExec 来处理hdfs文件：

找到判断文件是否可切分的逻辑

我们重点看一下OrcFileFormat 和 TextFileFormat部分的实现：

OrcFileFormat：

返回true,默认可切分

TextFileFormat：

先给结论：

1、没有做【把整个文件当成一行来读】这样的配制

2、没有压缩或者如果压缩了，压缩的算法必须是SplittableCompressionCodecr的子类

满足上面两个条件，该文件才可切分。

而snappy的压缩是没有继承SplittableCompressionCodecr的，所以用snappy的算法来压缩文本文件，是不可切分的。

TextFileFormat的父类是TextBasedFileFormat：