第三章Spark机制与原理

循序渐进学Spark

本书前面几章分别介绍了Spark的生态系统、Spark运行模式及Spark的核心概念RDD和基本算子操作等重要基础知识。

本章重点讲解Spark的主要机制原理，因为这是Spark程序得以高效执行的核心。

本章先从Application、job、stage和task等层次阐述Spark的调度逻辑，

并且介绍FIFO、FAIR等经典算法，

然后对Spark的重要组成模块：

I/O与通信控制模块、

容错模块及Shuffle模块做了深入的阐述。

其中，在Spark I/O模块中，数据以数据块的形式管理，存储在内存、磁盘或者Spark集群中的其他机器上。

Spark集群通信机制采用了AKKA通信框架，在集群机器中传递命令和状态信息。

另外，容错是分布式系统的一个重要特性，Spark采用了lineage与checkpoint机制来保证容错性。

Spark Shuffle模块借鉴了MapReduce的Shuffle机制，但在其基础上进行了改进与创新。

3.1 Spark应用执行机制分析

http://www.jianshu.com/p/4217446a87c4

3.2 Spark调度机制

http://www.jianshu.com/p/7f854512d254

3.3 Spark存储与I/O

http://www.jianshu.com/p/306b02760f4c

3.4 Spark通信机制

http://www.jianshu.com/p/f5ce9dbc1c3f

3.5 容错机制及依赖

http://www.jianshu.com/p/4f40ecfb5f04

3.6 Shuffle机制

http://www.jianshu.com/p/b1834e91f445