Storage模块负责了Spark计算过程中所有的存储,包括基于Disk的和基于Memory的。用户在实际编程中,面对的是RDD,可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化;持久化的动作都是由Storage模块完成的。包括Shuffle过程中的数据,也都是由Storage模块管理的。可以说,RDD实现了用户的逻辑,而Storage则管理了用户的数据。本章将讲解Storage模块的实现。

1.1     模块整体架构

org.apache.spark.storage.BlockManager是Storage模块与其他模块交互最主要的类,它提供了读和写Block的接口。 这里的Block,实际上就对应了RDD中提到的partition,每一个partition都会对应一个Block。每个Block由唯一的Block ID(org.apache.spark.storage.RDDBlockId) 标识,格式是"rdd_" + rddId + "_" + partitionId。

BlockManager会运行在Driver和每个Executor上。而运行在Driver上的BlockManger负责整个Job的Block的管理工作;运行在Executor上的BlockManger负责管理该Executor上的Block,并且向Driver的BlockManager汇报Block的信息和接收来自它的命令。

各个主要类的功能说明:

1)       org.apache.spark.storage.BlockManager: 提供了Storage模块与其他模块的交互接口,管理Storage模块。

2)       org.apache.spark.storage.BlockManagerMaster: Block管理的接口类,主要通过调用org.apache.spark.storage.BlockManagerMasterActor来完成。

3)       org.apache.spark.storage.BlockManagerMasterActor: 在Driver节点上的Actor,负责track所有Slave节点的Block的信息

4)       org.apache.spark.storage.BlockManagerSlaveActor:运行在所有的节点上,接收来自org.apache.spark.storage.BlockManagerMasterActor的命令,比如删除某个RDD的数据,删除某个Block,删除某个Shuffle数据,返回某些Block的状态等。

5)       org.apache.spark.storage.BlockManagerSource:负责搜集Storage模块的Metric信息,包括最大的内存数,剩余的内存数,使用的内存数和使用的Disk大小。这些是通过调用org.apache.spark.storage.BlockManagerMaster的getStorageStatus接口实现的。

6)       org.apache.spark.storage.BlockObjectWriter:一个抽象类,可以将任何的JVM object写入外部存储系统。注意,它不支持并发的写操作。

7)       org.apache.spark.storage.DiskBlockObjectWriter:支持直接写入一个文件到Disk,并且还支持文件的append。实际上它是org.apache.spark.storage.BlockObjectWriter的一个实现。现在下面的类在需要Spill数据到Disk时,就是通过它来完成的:

a)        org.apache.spark.util.collection.ExternalSorter

b)       org.apache.spark.shuffle.FileShuffleBlockManager

8)       org.apache.spark.storage.DiskBlockManager:管理和维护了逻辑上的Block和存储在Disk上的物理的Block的映射。一般来说,一个逻辑的Block会根据它的BlockId生成的名字映射到一个物理上的文件。这些物理文件会被hash到由spark.local.dir(或者通过SPARK_LOCAL_DIRS来设置)上的不同目录中。

9)       org.apache.spark.storage.BlockStore:存储Block的抽象类。现在它的实现有:

a)        org.apache.spark.storage.DiskStore

b)       org.apache.spark.storage.MemoryStore

c)        org.apache.spark.storage.TachyonStore

10)     org.apache.spark.storage.DiskStore:实现了存储Block到Disk上。其中写Disk是通过org.apache.spark.storage.DiskBlockObjectWriter实现的。

11)     org.apache.spark.storage.MemoryStore:实现了存储Block到内存中。

12)     org.apache.spark.storage.TachyonStore:实现了存储Block到Tachyon上。

13)     org.apache.spark.storage.TachyonBlockManager:管理和维护逻辑上的Block和Tachyon文件系统上的文件之间的映射。这点和org.apache.spark.storage.DiskBlockManager功能类似。

14)     org.apache.spark.storage.ShuffleBlockFetcherIterator:实现了取Shuffle的Blocks的逻辑,包括读取本地的和发起网络请求读取其他节点上的。具体实现可以参照《Shuffle模块详解》。

如果您喜欢 本文,那么请动一下手指支持以下博客之星的评比吧。非常感谢您的投票。每天可以一票哦。

Spark技术内幕:Storage 模块整体架构的更多相关文章

  1. Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析

    http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39859463 当触发一个RDD的action后,以count为例,调用关系如下: org.apache. ...

  2. Spark技术内幕: Task向Executor提交的源码解析

    在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑, ...

  3. Spark技术内幕:Master的故障恢复

    Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现  详细阐述了使用ZK实现的Master的HA,那么Master是如何快速故障恢复的呢? 处于 ...

  4. Spark技术内幕: Task向Executor提交的源代码解析

    在上文<Spark技术内幕:Stage划分及提交源代码分析>中,我们分析了Stage的生成和提交.可是Stage的提交,仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分,生成了一个计算拓 ...

  5. 我的第一本著作:Spark技术内幕上市!

    现在各大网站销售中! 京东:http://item.jd.com/11770787.html 当当:http://product.dangdang.com/23776595.html 亚马逊:http ...

  6. Spark技术内幕:Master基于ZooKeeper的High Availability(HA)源码实现

    如果Spark的部署方式选择Standalone,一个采用Master/Slaves的典型架构,那么Master是有SPOF(单点故障,Single Point of Failure).Spark可以 ...

  7. 社区布道师揭秘消息中间件技术内幕,撰写MQ架构设计与实现原理

    RocketMQ是什么 RocketMQ是由阿里捐赠给Apache的一款分布式.队列模型的开源消息中间件,经历了淘宝双十一的洗礼. RocketMQ的特性 RocketMQ基本概念 Client端 P ...

  8. Spark技术内幕:Shuffle Read的整体流程

    回忆一下,每个Stage的上边界,要么需要从外部存储读取数据,要么需要读取上一个Stage的输出:而下边界,要么是需要写入本地文件系统(需要Shuffle),以供childStage读取,要么是最后一 ...

  9. Spark技术内幕:Worker源码与架构解析

    首先通过一张Spark的架构图来了解Worker在Spark中的作用和地位: Worker所起的作用有以下几个: 1. 接受Master的指令,启动或者杀掉Executor 2. 接受Master的指 ...

随机推荐

  1. [LeetCode] Out of Boundary Paths 出界的路径

    There is an m by n grid with a ball. Given the start coordinate (i,j) of the ball, you can move the ...

  2. 机器学习基石:14 Regularization

    一.正则化的假设集合 通过从高次多项式的H退回到低次多项式的H来降低模型复杂度, 以降低过拟合的可能性, 如何退回? 通过加约束条件: 如果加了严格的约束条件, 没有必要从H10退回到H2, 直接使用 ...

  3. 【JDK1.8】JUC——LockSupport

    一.前言 Basic thread blocking primitives for creating locks and other synchronization classes. 用于创建锁定和其 ...

  4. 最快的3x3中值模糊

    10.1国庆后,知名博主:laviewpbt  http://www.cnblogs.com/Imageshop/ 发起了一个优化3x3中值模糊的小活动. 俺也参加其中,今天博主laviewpbt   ...

  5. [ZJOI 2015]幻想乡战略游戏

    Description 傲娇少女幽香正在玩一个非常有趣的战略类游戏,本来这个游戏的地图其实还不算太大,幽香还能管得过来,但是不知道为什么现在的网游厂商把游戏的地图越做越大,以至于幽香一眼根本看不过来, ...

  6. ●洛谷P3688 [ZJOI2017]树状数组

    题链: https://www.luogu.org/problemnew/show/P3688题解: 二维线段树. 先不看询问时l=1的特殊情况. 对于一个询问(l,r),如果要让错误的程序得到正确答 ...

  7. ●POJ 2284 That Nice Euler Circuit

    题链: http://poj.org/problem?id=2284 题解: 计算几何,平面图的欧拉定理 欧拉定理:设平面图的定点数为v,边数为e,面数为f,则有 v+f-e=2 即 f=e-v+2 ...

  8. [3.19FJ四校联考]

    来自FallDream的博客.未经允许,请勿转载,谢谢. ---------------------------------------------------- A.积分,不会  以后补 B.给定一 ...

  9. ubuntu 安装 WPS for Linux(ubuntu)字体配置(字体缺失解决办法)及卸载libreoffice

    从官网下载安装wps for Linux sudo dpkg -i wps-office_10.1.0.5672~a21_amd64.deb 启动WPS for Linux后,出现提示"系统 ...

  10. Python【第五课】迭代器,生成器,数据序列化

    本节内容 列表生成式,生成器,迭代器 Json & pickle 数据序列化 1.列表生成式,生成器,迭代器 1.1 列表生成式 列表生成式?不就是生成个列表的表达式,恩~~~ 差不多. 一般 ...