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Spark源码学习1.5——BlockManager.scala

时间:2015-03-05 21:00:14      阅读:980      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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一、BlockResult类

该类用来表示返回的匹配的block及其相关的参数。共有三个参数:

data:Iterator [Any]。

readMethod: DataReadMethod.Value。

bytes: Long。

实例化InputMetrics类。

二、BlockManager类

关系的参数有executorId,blockManagerMaster,mapOutPutTracker等。关系的类有ShuffleBlockManager类,DiskBlockManager类,ConnectionManager类,MemoryStore类,DiskStore类等。包含以下操作:

1、检查broadcast,shuffle,rdds,shuffleSpill存储时是否被压缩。

2、定义其slaveActor。

3、建立一个BlockManagerSlaveActor(this, mapOutputTracker)。

4、一个lazy val compressionCodec,压缩包解码器。lazy表示在调用它时才实例化一个解码器,主要是针对用户自定义的jar包。

包含的方法有:

1、initialize():初始化操作,主要是向master(BlockManagerMaster)注册BlockManager,并启动BlockManagerWorker。

2、reportAllBlocks():再次将所有的blocks汇报给BlockManager。这个方法强调所有的blocks必须都能在BlockManager的管理下,因为可能会出现各种因素,如slave需要重新注册、进程冲突导致block变化等,让blocks产生变化。

3、reregister():重新注册BlockManager,这个方法主要是在心跳进程发现BlockManager没有注册时调用。这个方法的调用无需在锁状态下执行。

4、asyncReregister():异步地重新向master注册BlockManager。

5、waitForAsyncReregister():如果有其他的异步重注册进程,则等待。

6、getStatus(block Id: BlockId):根据blockId获取block的信息。

7、getMatchingBlockIds():指定过滤器对所有的blocks进行过滤。

8、reportBlockStatus():向master报告block所在存储位置的状况,这个信息不仅反映了block当前的状态,还用于更新block的信息。但是这个存储状态的信息,如磁盘、内存、cache存储等等,并不一定是block的Information中所期望的存储信息,例如MEMORY_AND_DISK等。

9、tryToReportBlockStatus():实际上是发送UpdateBlockInfo信息,返回master返回的信息。block记录正确则返回true,slave需要重新注册则返回false。信息包括storageLevel, inMemSize, inTachyonSize, onDiskSize等

10、getCurrentBlockStatus():返回指定block所在存储块的最新信息。特别的,当block从内存移到磁盘时,更改其存储级别并更新内存和磁盘大小。

11、getLocationBlockIds():获取一系列block的位置。

12、getLocalFromDisk():直接从磁盘获取block,主要是用来获取shuffle block的。

13、getLocal():从本地block manager获取block。

14、getLocakBytes():以序列化字节流的形式从本地block manager获取block。

15、doGetLocal():getLocalBytes()的实际操作函数,用来获取block并以序列化形式输出。需要处理的问题主要是同步问题,既要保证block仍然在指定的存储位置,也要保证block没有处于写的锁状态(尽管如此,Spark提示它仍然存在一定的隐患,block被移除)。

16、getRemote():从远程block manager获取block。

17、getRemoteBytes():同getLocalBytes()。

18、doGetRemote():与doGetLocal()类似。

19、get():从block manager获取block,无论本地还是远程。

20、getMultiple():根据BlockManagerIds获取一系列的block。

21、putIterator():在Iterator中加入block的信息。

22、getDiskWriter():创建一个能够直接将数据写到磁盘的writer,block通过文件名来指定写入的文件,这个方法通常用来在shuffle之后写入shuffle的输出文件。

23、putArray():在block manager中写入新的block,block的值是Array数组。

24、putBytes():在block manager中写入新的block,block的值是序列化的字符流。这个方法和putArray都是使用doPut()来实际写入信息到block manager。

25、doPut():将给定的block根据给定的存储等级(内存还是磁盘)写入相应的block存储区,必要时复制其中的数据。实际有效的存储级依赖于block最终所挂载的区域,因此调用者可以指定存储级,而不是依靠最初由用户指定的存储级来确定(用户可能存在错误或恶意行为)。doPut()需要考虑的问题包括:block信息的写入,block的值的处理,block向block manager和master的注册,block存储的位置(先内存,后实际考虑),报告block所在存储区的信息,block manager信息的更新等。

26、replicate():复制block到另外的节点上。

27、putSingle():在block manager中写入新的block,block的值是一个对象。调用的方法是putIterator。

28、dropFromMemory():将内存中的block溢出到磁盘中。往往在内存达到限制时调用。

29、removeRdd():将指定RDD的block全部移除,返回移除的block的数量。

30、removeBroadcast():将指定的broadcast的block全部移除。这个方法和removeRdd都是循环移除自身的所有block,移除的方法为removeBlock()。

31、removeBlock():移除内存和磁盘中的指定block。同时需要告知master并更新block信息reportBlockStatuses。

32、dropOldNonBroadcastBlocks()和dropOldBroadcastBlocks():移除旧的没有的/旧的broadcast block。

33、dropOldBlocks():移除没有用的block。

34、shouldCompress():判断是否经过压缩,共有四种压缩包——shuffle,broadcast,rdds,shuffleSpill。

35、wrapForCompression():有两种加载方式,根据参数决定是压缩输入流还是压缩输出流。

36、dataSerializeStram():序列化为流。

37、dataSerialize():序列化为字符缓存。

38、dateDeserialize():反序列化字符缓存为迭代的参数值,并且在末尾对该值进行处理。在对block进行处理的时候,如果block是shuffle的block,也就是会传递给reduce进行处理的block时,需要进行压缩(lazy的)。

39、stop():清除各种类的实例化对象。

三、BlockManager对象

针对blockId进行了注册、处理等操作。

Spark源码学习1.5——BlockManager.scala

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原文地址:http://www.cnblogs.com/zx247549135/p/4316654.html

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