我是靠谱客的博主 心灵美未来,最近开发中收集的这篇文章主要介绍CC00107.spark——|Hadoop&Spark.V05|——|Spark.v05|Spark 原理 源码|BlockManager|,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

一、BlockManager
### --- BlockManager

~~~     BlockManager是一个嵌入在 Spark 中的 key-value型分布式存储系统,也是 Master-Slave 结构的,
~~~     RDD-cache、shuffle-output、broadcast 等的实现都是基于BlockManager来实现的:
~~~     shuffle 的过程中使用 BlockManager 作为数据的中转站
~~~     将广播变量发送到 Executor 时, broadcast 底层使用的数据存储层
~~~     spark streaming 一个 ReceiverInputDStream 接收到的数据,
~~~     先放在 BlockManager 中, 然后封装为一个BlockRdd 进行下一步运算
~~~     如果对一个 RDD 进行了cache,CacheManager 也是把数据放在了 BlockManager 中,
~~~     后续 Task 运行的时候可以直接从 CacheManager 中获取到缓存的数据 ,不用再从头计算
~~~     BlockManager也是分布式结构,在Driver和所有Executor上都会有BlockManager。
~~~     每个节点上存储的block信息都会汇报给Driver端的BlockManager Master作统一管理,
~~~     BlockManager对外提供get和set数据接口,可将数据存储在Memory、Disk、Off-heap。
二、BlockManager架构
### --- BlockManager架构说明

~~~     Driver 上有 BlockManager Master,
~~~     负责对各个节点上的 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,都在这里维护好元数据的变更。
~~~     每个节点都有一个 BlockManager,每个 BlockManager 创建之后,
~~~     第一件事就是去向 BlockManager Master 进行注册,
~~~     此时 BlockManager Master 会为其创建对应的 BlockManagerInfo。
### --- Driver的组件为BlockManager Master,负责:

~~~     各节点上BlockManager内部管理数据的元数据进行维护,如 block 的增、删、改、查等操作
~~~     只要 BlockManager 执行了数据增、删、改操作,
~~~     那么必须将 Block 的 BlockStatus 上报到BlockManagerMaster,
~~~     BlockManager Master会对元数据进行维护
### --- BlockManager运行在所有的节点上,包括所有 Driver 和 Executor 上:

~~~     BlockManager对本地和远程提供一致的 get 和 set 数据块接口,
~~~     BlockManager本身使用不同的存储方式来存储这些数据,包括memory、disk、off-heap
~~~     BlockManager负责Spark底层数据存储与管理,
~~~     Driver和Executor的所有数据都由对应的BlockManager进行管理
~~~     BlockManager创建后,立即向 BlockManager Master进行注册,
~~~     此时BlockManager Master会为其创建对应的BlockManagerInfo
### --- BlockManager中有3个非常重要的组件:

~~~     DiskStore:负责对磁盘数据进行读写
~~~     MemoryStore:负责对内存数据进行读写
~~~     BlockTransferService:负责建立到远程其他节点BlockManager的连接,负责对远程其他节点的
~~~     BlockManager的数据进行读写
### --- BlockManager说明

~~~     使用BlockManager进行写操作时,
~~~     如RDD运行过程中的中间数据,或者执行persist操作,会优先将数据写入内存中。
~~~     如果内存大小不够,将内存中的部分数据写入磁盘;
~~~     如果persist指定了要replica,
~~~     会使用BlockTransferService将数据复制一份到其他节点的BlockManager上去
~~~     使用 BlockManager 进行读操作时,如 Shuffle Read 操作,
~~~     如果能从本地读取,就利用 DiskStore 或MemoryStore 从本地读取数据;
~~~     如果本地没有数据,就利用 BlockTransferService 从远程 BlockManager 读取数据

最后

以上就是心灵美未来为你收集整理的CC00107.spark——|Hadoop&Spark.V05|——|Spark.v05|Spark 原理 源码|BlockManager|的全部内容,希望文章能够帮你解决CC00107.spark——|Hadoop&Spark.V05|——|Spark.v05|Spark 原理 源码|BlockManager|所遇到的程序开发问题。

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