Spark-BlockManager

简单说明

BlockManager是管理整个Spark运行时数据的读写，包含数据存储本身，在数据存储的基础之上进行数据读写。由于Spark是分布式的，所有BlockManager也是分布式的，BlockManager本身相对而言是一个比较大的模块，Spark中有非常多的模块：调度模块、资源管理模块等等。BlockManager是另外一个非常重要的模块，BlockManager本身源码量非常大。本篇从BlockManager原理流程对BlockManager做深刻的理解。在Shuffle读写数据的时候， 我们需要读写BlockManager。因此BlockManager是至关重要的内容。

BlockManager是整个Spark底层负责数据存储与管理的一个组件，Driver和Executor的所有数据都由对应的BlockManager进行管理。

相关组件

BlockManagerMaster

Driver上有BlockManagerMaster，负责对各个节点（Executor）上的BlockManager内部管理的数据的元数据进行维护，比如block的增删改等操作，都会在这里维护好元数据的变更。

BlockManagerMaster与BlockManager的关系非常像NameNode与DataNode的关系，BlockManagerMaster中保存中BlockManager内部管理数据的元数据，进行维护，当BlockManager进行Block增删改等操作时，都会在BlockManagerMaster中进行元数据的变更，这与NameNode维护DataNode的元数据信息，DataNode中数据发生变化时NameNode中的元数据信息也会相应变化是一致的。

• 4，BlockManagerMaster  tell，如果message为false，抛异常。

message为 BlockManagerMasterEndpoint中的receiveAndReply方法发送过去的

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BlockManager

每个节点（Executor）都有一个BlockManager，（每启动一个CoarseGrainedExecutorBackend都会实例化一个BlockManager），每个BlockManager创建之后，第一件事即是去向BlockManagerMaster进行注册，实质上是：Executor中的BlockManager在启动的时候注册给了Driver上的BlockManagerMasterEndpoint。

• 1，在Executor中创建BlockManager。

当Executor实例化的时候会通过env.blockManager.initialize(conf.getAppId)来实例化Executor上的BlockManager并且创建BlockManagerSlaveEndpoint这个消息循环体来接受Driver中的BlockManagerMasterEndpoint发过来的指令，例如：删除Block。（Executor中）

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BlockManager中有三个非常重要的组件：

1. MemoryStore

   负责对内存数据进行读写。

2. DiskStore

   负责对磁盘数据进行读写。

3. BlockTransferService

   负责建立BlockManager到远程其他节点的BlockManager的连接，负责对远程其他节点的BlockManager的数据进行读写；例如：

   1. 使用BlockManager进行写操作时，比如说，RDD运行过程中的一些中间数据，或者我们手动指定了persist()，会优先将数据写入内存中，如果内存大小不够，会使用自己的算法，将内存中的部分数据写入磁盘；此外，如果persist()指定了要replica，那么会使用BlockTransferService将数据replicate一份到其他节点的BlockManager上去。

   2. 使用BlockManager进行读操作时，比如说，shuffleRead操作，如果能从本地读取，就利用DiskStore或者MemoryStore从本地读取数据，但是本地没有数据的话，那么会用BlockTransferService与有数据的BlockManager建立连接，然后用BlockTransferService从远程BlockManager读取数据。

BlockManagerMasterEndpoint

传入BlockManagerMaster类（Driver）里的一个消息循环体，会负责通过远程消息通信的方式去管理所有节点的BlockMaster。

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• 3，BlockManagerMaster接收到Executor上的注册信息并进行处理。

（BlockManagerMasterEndpoint中的receiveAndReply方法）

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BlockManagerSlaveEndpoint

BlockManager上的消息循环体。（BlockManager里面的一个属性）

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Executor上的BlockManager创建BlockManagerSlaveEndpoint这个消息循环体来接受Driver中的BlockManagerMasterEndpoint发过来的指令。

• 2，BlockManager向BlockManagerMaster注册

当BlockManagerSlaveEndpoint实例化后，Executor上的BlockManager需要向Driver上的BlockManagerMasterEndpoint注册：

（BlockManager中的initialize(appId: String)方法中）

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BlockManagerInfo

每个BlockManager创建之后，第一件事即是去向BlockManagerMaster进行注册，此时BlockManagerMaster会为其创建对应的BlockManagerInfo来进行元数据管理。

BlockStatus

只要使用BlockManager执行了数据增删改的操作，那么必须将Block的BlockStatus上报到BlockManagerMaster，在BlockManagerMaster上会对指定BlockManager的BlockManagerInfo内部的BlockStatus进行增删改操作，从而达到元数据的维护功能。

// Mapping from block id to its status.

private val _blocks = new JHashMap[BlockId, BlockStatus]

MapOutPutTrackerMaster

在Application启动的时候，会在SparkEnv中注册BlockManager和MapOutPutTracker。

MapOutPutTrackerMaster负责跟踪所有的Mapper输出的。

当执行第二个 Stage 时，第二个 Stage 会向 Driver 中的 MapOutputTrackerMasterEndpoint 发消息请求上一个 Stage 中相应的输出，此時 MapOutputTrackerMaster 会把上一個 Stage 的输出数据的元数据信息发送给当前请求的 Stage。

DiskBlockManager

管理Logical Block与Disk上的Physical Block之间的映射关系并负责磁盘的文件的创建、读写等。

负责管理逻辑级别和物理级别的映射关系，根据BlockID映射一个文件。在目录spark.local.dir或者SPARK_LOCAL_DIRS中，Block文件进行hash生成。通过createLocalDirs 生成本地目录。

运行原理示意图

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图片下载地址：https://www.processon.com/embed/5e96a0a0e401fd262e1a14d6

上述文字描述中标序号的红色加粗部分为BlockManager向BlockManagerMaster注册的过程。