一、广播变量和累加器
1.1、广播变量
（1）广播变量使用
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("brocast")
val sc = new SparkContext(conf)
val list = List("hello xasxt")
val broadCast = sc.broadcast(list)
val lineRDD = sc.textFile("./words.txt")
lineRDD.filter { x => broadCast.value.contains(x) }.foreach { println}
sc.stop()
（2）注意事项
- 能不能将一个RDD使用广播变量广播出去？
不能，因为RDD是不存储数据的。可以将RDD的结果广播出去。
- 广播变量只能在Driver端定义，不能在Executor端定义。
- 在Driver端可以修改广播变量的值，在Executor端无法修改广播变量的值。
1.2、累加器
（1）累加器的使用
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("accumulator")
val sc = new SparkContext(conf)
val accumulator = sc.accumulator(0)
sc.textFile("./words.txt").foreach { x =>{accumulator.add(1)}}
println(accumulator.value)
sc.stop()
（2）注意事项
- 累加器在Driver端定义赋初始值，累加器只能在Driver端读取，在Excutor端更新。
二、Master HA
2.1、Master的高可用原理
Standalone集群只有一个Master，如果Master挂了就无法提交应用程序，需要给Master进行高可用配置，Master的高可用可以使用fileSystem(文件系统)和zookeeper（分布式协调服务）。
fileSystem只有存储功能，可以存储Master的元数据信息，用fileSystem搭建的Master高可用，在Master失败时，需要我们手动启动另外的备用Master，这种方式不推荐使用。
zookeeper有选举和存储功能，可以存储Master的元素据信息，使用zookeeper搭建的Master高可用，当Master挂掉时，备用的Master会自动切换，推荐使用这种方式搭建Master的HA。
三、SparkShuffle
3.1、SparkShuffle介绍
（1）SparkShuffle概念
reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value，然后生成一个新的RDD，元素类型是<key,value>对的形式，这样每一个key对应一个聚合起来的value。
问题：聚合之前，每一个key对应的value不一定都是在一个partition中，也不太可能在同一个节点上，因为RDD是分布式的弹性的数据集，RDD的partition极有可能分布在各个节点上。
如何聚合？
– Shuffle Write：上一个stage的每个map task就必须保证将自己处理的当前分区的数据相同的key写入一个分区文件中，可能会写入多个不同的分区文件中。
– Shuffle Read：reduce task就会从上一个stage的所有task所在的机器上寻找属于己的那些分区文件，这样就可以保证每一个key所对应的value都会汇聚到同一个节点上去处理和聚合。
3.2、HashShuffleManager
（1）普通机制
执行流程：
- 每一个map task将不同结果写到不同的buffer中，每个buffer的大小为32K。buffer起到数据缓存的作用。
- 每个buffer文件最后对应一个磁盘小文件。
- reduce task来拉取对应的磁盘小文件。
总结：
- .map task的计算结果会根据分区器（默认是hashPartitioner）来决定写入到哪一个磁盘小文件中去。ReduceTask会去Map端拉取相应的磁盘小文件。
- .产生的磁盘小文件的个数：M（map task的个数）*R（reduce task的个数）
存在的问题：
产生的磁盘小文件过多，会导致以下问题：
（a) 在Shuffle Write过程中会产生很多写磁盘小文件的对象。
（b) 在Shuffle Read过程中会产生很多读取磁盘小文件的对象。
（c) 在JVM堆内存中对象过多会造成频繁的gc,gc还无法解决运行所需要的内存 的话，就会OOM。
（d) 在数据传输过程中会有频繁的网络通信，频繁的网络通信出现通信故障的可能性大大增加，一旦网络通信出现了故障会导致shuffle file cannot find 由于这个错误导致的task失败，TaskScheduler不负责重试，由DAGScheduler负责重试Stage。
（2）合并机制
总结：产生磁盘小文件的个数：C(core的个数)*R（reduce的个数）
3.3、SortShuffleManager
（1）普通机制
执行流程：
a) map task 的计算结果会写入到一个内存数据结构里面，内存数据结构默认是5M
b) 在shuffle的时候会有一个定时器，不定期的去估算这个内存结构的大小，当内存结构中的数据超过5M时，比如现在内存结构中的数据为5.01M，那么他会申请5.01*2-5=5.02M内存给内存数据结构。
c) 如果申请成功不会进行溢写，如果申请不成功，这时候会发生溢写磁盘。
d) 在溢写之前内存结构中的数据会进行排序分区
e) 然后开始溢写磁盘，写磁盘是以batch的形式去写，一个batch是1万条数据，
f) map task执行完成后，会将这些磁盘小文件合并成一个大的磁盘文件，同时生成一个索引文件。
g) reduce task去map端拉取数据的时候，首先解析索引文件，根据索引文件再去拉取对应的数据。
总结：产生磁盘小文件的个数： 2*M（map task的个数）
（2）bypass机制
总结：
- .bypass运行机制的触发条件如下：
shuffle reduce task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold的参数值。这个值默认是200。
- .产生的磁盘小文件为：2*M（map task的个数）
3.4、Shuffle文件寻址
流程：
a) 当map task执行完成后，会将task的执行情况和磁盘小文件的地址封装到MpStatus对象中，通过MapOutputTrackerWorker对象向Driver中的MapOutputTrackerMaster汇报。
b) 在所有的map task执行完毕后，Driver中就掌握了所有的磁盘小文件的地址。
c) 在reduce task执行之前，会通过Excutor中MapOutPutTrackerWorker向Driver端的MapOutputTrackerMaster获取磁盘小文件的地址。
d) 获取到磁盘小文件的地址后，会通过BlockManager连接数据所在节点，然后通过BlockTransferService进行数据的传输。
e) BlockTransferService默认启动5个task去节点拉取数据。默认情况下，5个task拉取数据量不能超过48M。
（1）MapOutputTracker
MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。
- MapOutputTrackerMaster是主对象，存在于Driver中。
- MapOutputTrackerWorker是从对象，存在于Excutor中。
（2）BlockManager
BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。
- BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。
BlockManagerMaster会在集群中有用到广播变量和缓存数据或者删除缓存数据的时候，通知BlockManagerSlave传输或者删除数据。
- BlockManagerSlave，从对象，存在于Excutor中。
（3）BlockManagerSlave会与BlockManagerSlave之间通信。
- 无论在Driver端的BlockManager还是在Excutor端的BlockManager都含有三个对象：
- DiskStore:负责磁盘的管理。
- MemoryStore：负责内存的管理。
- BlockTransferService:负责数据的传输。