Spark 核心组件之BlockManager数据存储与管理机制

  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。
  Driver上有BlockManagerMaster，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，都会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，第一件事即去向BlockManagerMaster进行注册，此时BlockManagerMaster会为长期对应一个BlockManagerInfo。
BlockManager运行原理如下图所示：

BlockManager原理

  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。
  每个节点上都有一个BlockManager，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；

  每个BlockManager创建之后，做的第一件事就是向BlockManagerMaster进行注册，此时BlockManagerMaster会为其创建对应的BlockManagerInfo。
  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。
  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；例如，shuffle Read操作中，很有可能要拉取的数据在本地没有，那么此时就会到远程有数据的节点上，找那个节点的BlockManager来拉取需要的数据。
  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。