存储系统
一个大数据查询引擎性能是否高效，其中一个因素就是数据如何存储，如何读取，这个都由存储系统决定，Spark存储系统负责维护全部暂存在内存与磁盘中的数据，这些数据包含Shuffle中间文件、RDD Cache以及广播变量。核心组件有BlockManagerMaster、Executors的BlockManager、MemoryStore和DiskStore。
Shuffle中间文件
Shuffle中间文件在Shuffle的计算过程中，Map Task在Shuffle Write阶段生产data与index文件，index文件提供的分区索引，这点跟Kafka的设计类似，Shuffle Read阶段的Reduce Task从不同节点拉取属于自己的分区数据，而这两个阶段为了完成数据交换所需要的data与index文件
RDD Cache
RDD Cache指的是分布式数据集在内存或是磁盘中的物化，这能提升计算效率。
广播变量
广播变量是以Excecutors为粒度分发共享变量，从而大幅削减数据分发引入的网络与存储开销。
MemoryStore
负责内存中的数据存取，这个记录了数据块的详细信息，它的数据结构是LinkedHashMapBlockId,MemoryEntry，BlockId 标记Block的身份，包括了Block名字、所属RDD、对应RDD数据分区、是否广播变量、 是否为Shuffle Block等。而MemoryEntry承载数据实体，存储的数据分区或广播变量。
DiskStore
负责磁盘中的数据访问，DiskBlockManager主要维护数据块与文件之间的映射关系，就可以轻松地完成磁盘中的数据访问。
BlockManager
核心职责是管理数据块的元数据，这些元数据记录并维护数据块的地址、位置、尺寸以及状态。它通过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，是通过DiskBlockManager来完成从数据库到磁盘文件的映射，从而完成数据访问。
总的来说，BlockManager通过MemoryStore来完成内存的数据存取，MemoryStore通过LinkedHashMap来完成Block到MemoryEntry的映射。而BlockId记录着数据块的元数据，而MemoryEntry则用于封装数据实体。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来完成从数据库到磁盘文件的映射，进而完成数据访问。