一、Spark架构设计
二、Spark常用算子
tips1: 数据处理的生命周期
tips2: repartition vs coalesce区别：
- 可以使用 repartition 算子随意调整（提升或降低）RDD 的并行度，而 coalesce 算子则只能用于降低 RDD 并行度
- repartitionrepartition的计算过程都是先哈希、再取模，得到的结果便是该条数据的目标分区索引。对于绝大多数的数据记录，目标分区往往坐落在另一个 Executor、甚至是另一个节点之上，所以避免不了shuffle
- coalesce在降低并行度的计算中，它采取的思路是把同一个 Executor 内的不同数据分区进行合并（只会在当前进程内进行数据合并），不会存在shuffle
参考：https://time.geekbang.org/column/article/423131
三、Shuffle机制
Shuffle 的本意是扑克的"洗牌"，在分布式计算场景中，它被引申为集群范围内跨节点、跨进程的数据分发
Map 阶段与 Reduce 阶段，通过生产与消费 Shuffle 中间文件的方式，来完成集群范围内的数据交换。换句话说，Map 阶段生产 Shuffle 中间文件，Reduce 阶段消费 Shuffle 中间文件，二者以中间文件为媒介，完成数据交换
在 Map 执行阶段，每个Map Task都会生成包含 data 文件与 index 文件的 Shuffle 中间文件。Shuffle 文件的生成，是以 Map Task 为粒度的，Map 阶段有多少个 Map Task，就会生成多少份（注意：这里是份，不是个） Shuffle 中间文件
Shuffle Write：在生成中间文件的过程中，Spark 会借助一种类似于 Map 的数据结构，来计算、缓存并排序数据分区中的数据记录。Spark 读取分区内容并向 Map 结构中插入数据，直到 Map 结构被灌满而溢出，如此往复，直到数据分区中所有的数据记录都被处理完毕。对所有临时文件和内存数据结构中剩余的数据记录做归并排序，生成数据文件和索引文件
Shuffle Read：对于所有 Map Task 生成的中间文件，Reduce Task 需要通过网络从不同节点的硬盘中下载并拉取属于自己的数据内容。不同的 Reduce Task 正是根据 index 文件中的起始索引来确定哪些数据内容是"属于自己的"。
分区计算公式：P = Hash(Record Key) % N；N是reduce task数量，P是reduce task的分区编号，每个reduce task根据各自的分区编号拉取中间文件
问：假设5个map task，3个reduce task，会生成多少个中间文件？
答：每个map task根据Hash(Record Key)) % 3，生成3个中间文件，共5个map task，最多生成15个中间文件
参考：https://time.geekbang.org/column/article/420399
四、Spark运行时-内存管理及分配
Reserved Memory：固定为 300MB，不受开发者控制，它是 Spark 预留的、用来存储各种 Spark 内部对象的内存区域
User Memory：用于存储开发者自定义的数据结构，例如 RDD 算子中引用的数组、列表、映射等等
Execution Memory：用来执行分布式任务。分布式任务的计算，主要包括数据的转换、过滤、映射、排序、聚合、归并等环节，而这些计算环节的内存消耗，统统来自于 Execution Memory
Storage Memory：用于缓存分布式数据集，比如 RDD Cache、广播变量等等。RDD Cache 指的是 RDD 物化到内存中的副本。在一个较长的 DAG 中，如果同一个 RDD 被引用多次，那么把这个 RDD 缓存到内存中，往往会大幅提升作业的执行性能
在 1.6 版本之后，Spark 推出了统一内存管理模式，在这种模式下，Execution Memory 和 Storage Memory 之间可以相互转化
- 如果对方的内存空间有空闲，双方可以互相抢占；
- 对于 Storage Memory 抢占的 Execution Memory 部分，当分布式任务有计算需要时，Storage Memory 必须立即归还抢占的内存，涉及的缓存数据要么落盘、要么清除；
- 对于 Execution Memory 抢占的 Storage Memory 部分，即便 Storage Memory 有收回内存的需要，也必须要等到分布式任务执行完毕才能释放。
RDD Cache使用
// 按照单词做分组计数
val wordCounts: RDD[(String, Int)] = kvRDD.reduceByKey((x, y) => x + y)
wordCounts.cache // 使用cache算子告知Spark对wordCounts加缓存
wordCounts.count // 触发wordCounts的计算，并将wordCounts缓存到内存
// wordCounts.persist(MEMORY_ONLY) // 或者这样写，比较推荐
// 打印词频最高的5个词汇
wordCounts.map{case (k, v) => (v, k)}.sortByKey(false).take(5)
// 将分组计数结果落盘到文件
val targetPath: String = _
wordCounts.saveAsTextFile(targetPath)
参考：https://time.geekbang.org/column/article/422400
五、Spark运行时-数据存储与管理
BlockManagerMaster 负责与BlockManager交互，获取每个节点的数据信息
BlockManager 通过 MemoryStore 来完成内存的数据存取。MemoryStore 通过一种特殊的数据结构：LinkedHashMap 来完成 BlockId 到 MemoryEntry 的映射。其中，BlockId 记录着数据块的元数据，而 MemoryEntry 则用于封装数据实体
BlockManager 通过 DiskStore 来实现磁盘数据的存取与访问。DiskStore 并不直接维护元数据列表，而是通过 DiskBlockManager 这个对象，来完成从数据库到磁盘文件的映射，进而完成数据访问