第40课： CacheManager彻底解密：CacheManager运行原理流程图和源码详解

最新推荐文章于 2025-06-12 20:45:57 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/duan_zhihua/article/details/73065716
本文深入探讨Spark的缓存管理，重点关注CacheManager和BlockManager的角色。通过MapPartitionsRDD的compute方法，解释了RDD如何在内存或磁盘中查找或计算数据。讲解了RDD的iterator方法如何处理缓存，以及getOrCompute如何通过BlockManager获取或计算数据。还分析了BlockManager的getOrElseUpdate方法和doPutIterator方法，揭示了数据在内存不足时如何溢出到磁盘。最后总结了CacheManager的工作流程，并给出了Cache示意图。

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第40课：  CacheManager彻底解密：CacheManager运行原理流程图和源码详解

CacheManager管理是缓存，而缓存可以是基于内存的缓存，也可以是基于磁盘的缓存。CacheManager需要通过BlockManager来操作数据。

         Task发生计算的时候要调用RDD的compute进行计算。我们看一下MapPartitionsRDD的compute方法：

MapPartitionsRDD的源码：

1.          private[spark] class MapPartitionsRDD[U:ClassTag, T: ClassTag](

2.             var prev: RDD[T],

3.             f: (TaskContext, Int, Iterator[T]) =>Iterator[U],  // (TaskContext, partitionindex, iterator)

4.           

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