三、存储体系

3.1、block存储体系

参考https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/88665814

3.2、BlockManager之间的通信

• Spark存储（主要由BlockManager来完成）主要完成了写入数据块，如果需要备份数据块，则将数据块写入其他节点；读取数据块，如果当前节点不含有数据块，则从其他节点获取数据块；向Driver节点注册自身的BlockManager，以及上报其所管理的数据块信息。

• Spark使用BlockInfoManager来管理当前节点所管理的数据块的元数据，维护了BlockId（数据块的唯一标识）到BlockInfo（数据块元数据）的映射关系。使用内存（MemoryStore）和磁盘（DiskStore）来存储数据块。

• Spark使用BlockManagerMaster使Executor的BlockManager与Driver进行通信，向Driver注册自己，并上报数据块信息。Driver通过Executor BlockManager的BlockManagerSlaveEndpoint向Executor发出删除数据块/Rdd/Shuffle/Broadcast等数据。

• Spark使用ShuffleClient来实现不同Executor BlockManager之间的通信。ShuffleClient中包含了一个TransportServer和一个用来创建client的TransportClientFactory，作为服务器和客户端实现Executor BlockManager之间的双向通信。

3.3、 shuffle服务与客户端 ShuffleManager

• SortShuffleManager
• IndexShuffleBlockResolver

SerializerManager 3.3.1 Spark Rpc框架

• 3.3.1.1、BlockTransferService的初始化
• 3.3.1.2、Block的Rpc服务
• NettyBlockRpcServer提供上传，下载Block的Rpc服务
• 3.3.1.3、构造传输上下文你TransportContext

3.3.2、上传、下载shuffle文件

• 是由BlockTransferService的fetchBlocks， uploadBlock实现

3.4、BlockManagermaster对BlockManager的管理

• BlockTransferService
• DiskBlockObjectWriter

3.5、磁盘管理器DiskBlockManager 3.6、磁盘存储DiskStore 3.7、MemoryStore