1.BlockManagerMaster创建 BlockManagerMaster要负责整个应用程序在运行期间block元数据的管理和维护，以及向从节点发送指令执行命令，它是在构造SparkEnv的时候创建的，Driver端是创建SparkContext的时候创建SparkEnv，SparkEnv中对应的初始化代码如下： val blockManagerMaster = new B
原创
2021-03-10 09:42:03
331阅读
spark几乎所有的读写功能都由BlockManager模块实现，且所有的BlockManager受BlockManagerMaster协调管理，它们的大致关系如下图所示（这里并没有把BlockManagerMaster和BlockManager中的所有子模块都罗列出来，这里只是罗列了和我们疑问有关联的模块）：driver上启动BlockManagerMaster、BlockManager，其存储
一.整体架构Spark的存储介质包括磁盘和内存。Spark的存储采用了主从模型，存储模块使用了基于Netty的RPC消息通信方式。BlockManagerMaster负责整个应用程序运行期间的数据块的元数据管理和维护。BlockManager（Slave）负责将本地数据块的状态信息上报给BlockManagerMaster，同时接受从BlockManagerMaster传过来的执行命令，如获取数据
一、BlockManager运行实例观察从Application启动的角度来观察BlockManager；1，在Application启动时会在SparkEnv中注册BlockManagerMaster以及MapOutputTracker，其中a) BlockManagerMaster：对整个集群的Block数据进行管理的；b) MapOutputTracker:跟踪所有mapper的输出的；2
转载
2022-07-14 09:55:23
64阅读
通过对BlockManager相关各个组件的分析来了解Block管理存储模块
1 Block管理模块的组件和功能BlockManager：BlockManager源码解析Driver和Executor都会创建Block的put、get和remove等操作的实际执行者BlockManagerMaster：BlockManagerMaster源码解析作为Bl
转载
2024-07-01 16:11:52
179阅读
RDD：是一种受限的共享内存模型，或者是只读的记录的集合。底层存储原理：将分布在不同存储器的Block数据块聚集在一起，每个block是由BlockManagerSlave管理，但是Block的元数据由Driver节点的BlockManagerMaster保存，BlockManagerSlave生成Block后向BlockManagerMaster注册该Block，由BlockManagerMas
BlockManager是Spark的分布式存储系统，与我们平常说的分布式存储系统是有区别的，区别就是这个分布式存储系统只会管理Block块数据，它运行在所有节点上。BlockManager的结构是Maser-Slave架构，Master就是Driver上的BlockManagerMaster，Slave就是每个Executor上的BlockManager。BlockManagerMaster负责
问题导读：spark缓存是如何实现的？BlockManager与BlockManagerMaster的关系是什么？ 这个persist方法是在RDD里面的，所以我们直接打开RDD这个类。 def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = { // St
转载
2020-05-27 14:36:00
102阅读
2评论
blockManagerDriver和executor上分别都会启动blockManager，其中driver上拥有所有executor上的blockManager的引用；所有executor上的blockManager都持有driver上的blockManager的引用；blockManagerSlave会不断向blockManagerMaster发送心跳，更新block信息等；BlockMan
原创
2019-04-23 20:16:29
1375阅读
文章目录概述1. Storage模块解析1.1 架构角度1.1.1 通信层架构1.1.2 存储层架构1.1.3 数据块1.2 小结1.2.1 BlockManager和BlockManagerMaster的创建1.2.2 MemoryStore和DiskStore的创建1.3 BlockManager运行实例1.3.1 从 Application 启动的角度来观察BlockManager1.3.
转载
2023-09-22 18:19:52
45阅读
Spark 存储系统MemoryStoreDiskStore Spark 存储系统架构：Spark 存储系统维护的数据 :Shuffle 中间文件 ：Shuffle Map 输出数据 ， 消耗节点磁盘广播变量 ：在 Executors 内保存所有数据 ，消耗节点的内存RDD Cache : 将 RDD 缓存到内存/磁盘 ，消耗内存，又消耗磁盘BlockManagerMaster/BlockMan
转载
2023-08-09 22:28:37
342阅读
概述BlockManager是spark自己的存储系统，RDD-Cache、 Shuffle-output、broadcast 等的实现都是基于BlockManager来实现的，BlockManager也是分布式结构，在driver和所有executor上都会有blockmanager节点，每个节点上存储的block信息都会汇报给driver端的blockManagerMaster作统一管理，Bl
之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开，即下载Block文件的功能。然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理，注册Executor的BlockManager、更新Executor上Block的最新信息、询问所需要Block目前所在的位置以及当Ex
一.内存检测 1.JVM自带众多内存诊断的工具，例如：JMap,JConsole等，以及第三方IBM JVM Profile Tools等。 2.在开发、测试、生产环境中最合适的就是日志，特别是Driver产生的日志！调用RDD.cache()，当进行cache()操作时，Driver上的BlockManagerMaster会记录该信息并写进日志中！ 二.内
转载
2023-07-10 18:32:11
143阅读
一、概述 BlockManager是分布式块存储管理。核心机制是每个节点存储自己的内存空间和磁盘空间。BlockManagerMaster负责与其他节点的BlockManager通信并负责块在节点间的复制。BlockInfoManager负责管理块的元数据并提供读写锁的功能。当从本地的BlockManager获取不到块时，从远程节点Fetcher这个Block数据块。 上篇文章我们已经
原创
2021-03-10 09:40:44
419阅读
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
原创
精选
2023-02-01 09:08:05
278阅读
点赞
一 Spark存储架构Spark的存储采用主从(Master/Slave)模式，使用RPC进行消息通信。Master主要负责整个应用程序在运行期间block元数据的管理和维护,Slave主要负责将本地数据块的状态的汇报给Master;而且接收Master传过来的执行指令，比如获取数据块状态，删除RDD/数据块等。 在Driver端只有一个BlockManagerMaster负责管理和维护
转载
2024-03-05 18:05:48
40阅读
一、概述 BlockManager是整个Spark底层负责数据存储与管理的一个组件，Driver和Executor的所有数据都由相应节点上的BlockManager进行管理。（1）driver端上的存储与管理 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
转载
2024-04-09 21:19:32
55阅读
RDD底层实现原理RDD是一个分布式数据集，顾名思义，其数据应该分部存储于多台机器上。事实上，每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上，下图是Spark的RDD存储架构图，其中每个Executor会启动一个BlockManagerSlave，并管理一部分Block；而Block的元数据由Driver节点的BlockManagerMaster保存。BlockManagerSlave生成B
原创
2023-05-31 11:37:50
95阅读
