spark学习-CacheManager原理

本文深入解析了Spark中CacheManager的工作原理。介绍了当RDD调用Iterator()方法时如何计算任务的partition,以及如何根据不同的情况利用缓存数据或重新计算。同时,文章还详细解释了BlockManager如何尝试从本地或远程读取数据,以及在缓存失效时的处理策略。

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CacheManager原理:

1.RDD调用Iterator()方法,计算当前task要计算出来的partition。

2.如果RDD之前持久化过,StorageLevel就不为NONE,就会用CacheManager读取持久化过的数据。

3.如果RDD没有持久化过,就会从RDD的父RDD,来执行自定义的算子计算新的RDD的partition数据。

4.BlockManager尝试从本地读取数据(getLocal()),如果本地没有,尝试从远程获取数据(getRemote())。

5.有些时候虽然RDD持久化过,但是就是读取不到数据,就会尝试读取之前checkpoint的数据,如果checkpoint数据也没读取到,就会重新计算一份。由于此时RDD设置过持久化级别,所以计算完的数据会用BlockManager持久化一次。

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