Spark IO机制

Spark进行IO不仅考虑本地开销，还有数据在不同主机之间的开销，同时对数据的寻址方式也要改变，以应对大数据

序列化
- 用于进程间通信，不同节点之间数据传输
- 用于持久化存储到磁盘，序列化速度影响集群总体效率
在默认情况下，Spark采用Java的ObjectOutputStream序列化一个对象。该方式适用于所有实现了java.io.Serializable的类。Java序列化非常灵活，但是速度较慢。Spark也能使用Kryo序列化对象。Kryo不但速度极快，而且产生的结果更为紧凑（通常能提高10倍）。Kryo的缺点是不支持所有类型

压缩
- 序列化后的数据进行压缩，减少空间开销
- 大片连续区域进行数据存储并且存储区域中数据重复性高的状况下，数据适合进行压缩节省空间
Spark采用两种压缩算法，snappy和LZF，可以自定义压缩库
Snappy压缩速度更快，LZF压缩比更高

块管理
RDD逻辑上按照Partition分块，RDD可以看作是一个分区作为数据项的分布式数组，物理上存储单位是Block，一个Partition对应一个Block，partitionId通过元数据映射到物理Block

整体IO管理分为两个层次
通信层：IO模块采用Master-Slave结构实现通信层的架构
存储层：Spark块数据需要存储到内存或者磁盘

BlockManager中的通信
主节点和从节点之间通过Actor传送消息传递命令和状态

数据读写

数据写入：
1.RDD调用compute()方法进行制定分区的写入。
2.CacheManager中调用BlockManager判断数据是否已经写入，如果未写入则写入。
3.BlockManager中数据与其他节点同步。
4.BlockManager根据存储级别写入制定的存储层。
5.BlockManager向主节点汇报存储状态。

数据读取：
在RDD类中，通过compute方法调用iterator读写某个分区（Partition），作为数据读取的入口。分区是逻辑概念，在物理上是一个Block。

通过BlockManager读取代码进入读取逻辑，在本地同步读取数据块，首先看能否在内存读取数据块，如果不能读取，则看能否从Tacjyon读取数据块，如果仍不能读取，则看能否从本地磁盘读取数据。如果仍不存在，再看看网络中其它节点是否有数据。