相比MapReduce僵化的Map與Reduce分階段計(jì)算，Spark計(jì)算框架更有彈性和靈活性，運(yùn)行性能更佳。

1 Spark的計(jì)算階段

• MapReduce一個(gè)應(yīng)用一次只運(yùn)行一個(gè)map和一個(gè)reduce
• Spark可根據(jù)應(yīng)用復(fù)雜度，分割成更多的計(jì)算階段（stage），組成一個(gè)DAG，Spark任務(wù)調(diào)度器可根據(jù)DAG依賴關(guān)系執(zhí)行計(jì)算階段

邏輯回歸機(jī)器學(xué)習(xí)性能Spark比MapReduce快100多倍。因某些機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能需大量迭代計(jì)算，產(chǎn)生數(shù)萬(wàn)個(gè)計(jì)算階段，這些計(jì)算階段在一個(gè)應(yīng)用中處理完成，而不像MapReduce需要啟動(dòng)數(shù)萬(wàn)個(gè)應(yīng)用，因此運(yùn)行效率極高。

DAG，不同階段的依賴關(guān)系有向，計(jì)算過(guò)程只能沿依賴關(guān)系方向執(zhí)行，被依賴的階段執(zhí)行完成前，依賴的階段不能開(kāi)始執(zhí)行。該依賴關(guān)系不能有環(huán)形依賴，否則就死循環(huán)。

典型的Spark運(yùn)行DAG的不同階段：

整個(gè)應(yīng)用被切分成3個(gè)階段，階段3依賴階段1、2，階段1、2互不依賴。Spark執(zhí)行調(diào)度時(shí)，先執(zhí)行階段1、2，完成后，再執(zhí)行階段3。對(duì)應(yīng)Spark偽代碼：

rddB = rddA.groupBy(key)
rddD = rddC.map(func)
rddF = rddD.union(rddE)
rddG = rddB.join(rddF)

所以Spark作業(yè)調(diào)度執(zhí)行核心是DAG，整個(gè)應(yīng)用被切分成數(shù)個(gè)階段，每個(gè)階段的依賴關(guān)系也很清楚。根據(jù)每個(gè)階段要處理的數(shù)據(jù)量生成任務(wù)集合（TaskSet），每個(gè)任務(wù)都分配一個(gè)任務(wù)進(jìn)程去處理，Spark就實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算。

負(fù)責(zé)Spark應(yīng)用DAG生成和管理的組件是DAGScheduler：

• DAGScheduler根據(jù)程序代碼生成DAG
• 然后將程序分發(fā)到分布式計(jì)算集群
• 按計(jì)算階段的先后關(guān)系調(diào)度執(zhí)行

Spark劃分計(jì)算階段的依據(jù)

顯然并非RDD上的每個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)都會(huì)生成一個(gè)計(jì)算階段，如上4個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)，但只有3個(gè)階段。

觀察上面DAG圖，計(jì)算階段的劃分就看出，當(dāng)RDD之間的轉(zhuǎn)換連接線呈現(xiàn)多對(duì)多交叉連接，就產(chǎn)生新階段。一個(gè)RDD代表一個(gè)數(shù)據(jù)集，圖中每個(gè)RDD里面都包含多個(gè)小塊，每個(gè)小塊代表RDD的一個(gè)分片。

一個(gè)數(shù)據(jù)集中的多個(gè)數(shù)據(jù)分片需進(jìn)行分區(qū)傳輸，寫(xiě)到另一個(gè)數(shù)據(jù)集的不同分片，這種數(shù)據(jù)分區(qū)交叉?zhèn)鬏敳僮?#xff0c;在MapReduce運(yùn)行過(guò)程也看過(guò)。

這就是shuffle過(guò)程，Spark也要通過(guò)shuffle將數(shù)據(jù)重組，相同Key的數(shù)據(jù)放在一起，進(jìn)行聚合、關(guān)聯(lián)等操作，因而每次shuffle都產(chǎn)生新的計(jì)算階段。這也是為什么計(jì)算階段會(huì)有依賴關(guān)系，它需要的數(shù)據(jù)來(lái)源于前面一個(gè)或多個(gè)計(jì)算階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，必須等待前面的階段執(zhí)行完畢才能進(jìn)行shuffle，并得到數(shù)據(jù)。

計(jì)算階段劃分依據(jù)是shuffle，而非轉(zhuǎn)換函數(shù)的類(lèi)型，有的函數(shù)有時(shí)有shuffle，有時(shí)無(wú)。如上圖例子中RDD B和RDD F進(jìn)行join，得到RDD G，這里的RDD F需要進(jìn)行shuffle，RDD B不需要。

因?yàn)镽DD B在前面一個(gè)階段，階段1的shuffle過(guò)程中，已進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)。分區(qū)數(shù)目和分區(qū)K不變，無(wú)需再shuffle：

• 這種無(wú)需進(jìn)行shuffle的依賴，在Spark里稱窄依賴
• 需進(jìn)行shuffle的依賴，稱寬依賴

類(lèi)似MapReduce，shuffle對(duì)Spark也重要，只有通過(guò)shuffle，相關(guān)數(shù)據(jù)才能互相計(jì)算。

既然都要shuffle，為何Spark更高效？

本質(zhì)Spark算一種MapReduce計(jì)算模型的不同實(shí)現(xiàn)。Hadoop MapReduce簡(jiǎn)單粗暴根據(jù)shuffle將大數(shù)據(jù)計(jì)算分成Map、Reduce兩階段就完事。但Spark更細(xì)，將前一個(gè)的Reduce和后一個(gè)的Map連接，當(dāng)作一個(gè)階段持續(xù)計(jì)算，形成一個(gè)更優(yōu)雅、高效地計(jì)算模型，其本質(zhì)依然是Map、Reduce。但這種多個(gè)計(jì)算階段依賴執(zhí)行的方案可有效減少對(duì)HDFS的訪問(wèn)，減少作業(yè)的調(diào)度執(zhí)行次數(shù)，因此執(zhí)行速度更快。

不同于Hadoop MapReduce主要使用磁盤(pán)存儲(chǔ)shuffle過(guò)程中的數(shù)據(jù)，Spark優(yōu)先使用內(nèi)存進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，包括RDD數(shù)據(jù)。除非內(nèi)存不夠用，否則盡可能使用內(nèi)存， 這即Spark比Hadoop性能高。

2 Spark作業(yè)管理

Spark里面的RDD函數(shù)有兩種：

• 轉(zhuǎn)換函數(shù)，調(diào)用后得到的還是RDD，RDD計(jì)算邏輯主要通過(guò)轉(zhuǎn)換函數(shù)
• action函數(shù)，調(diào)用后不再返回RDD。如count()函數(shù)，返回RDD中數(shù)據(jù)的元素個(gè)數(shù)
• saveAsTextFile(path)，將RDD數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到path路徑

Spark的DAGScheduler遇到shuffle時(shí)，會(huì)生成一個(gè)計(jì)算階段，在遇到action函數(shù)時(shí)，會(huì)生成一個(gè)作業(yè)（job）。

RDD里面的每個(gè)數(shù)據(jù)分片，Spark都會(huì)創(chuàng)建一個(gè)計(jì)算任務(wù)去處理，所以一個(gè)計(jì)算階段含多個(gè)計(jì)算任務(wù)（task）。

作業(yè)、計(jì)算階段、任務(wù)的依賴和時(shí)間先后關(guān)系：

橫軸時(shí)間，縱軸任務(wù)。兩條粗黑線之間是一個(gè)作業(yè)，兩條細(xì)線之間是一個(gè)計(jì)算階段。一個(gè)作業(yè)至少包含一個(gè)計(jì)算階段。水平方向紅色的線是任務(wù)，每個(gè)階段由很多個(gè)任務(wù)組成，這些任務(wù)組成一個(gè)任務(wù)集合。

DAGScheduler根據(jù)代碼生成DAG圖后，Spark任務(wù)調(diào)度就以任務(wù)為單位進(jìn)行分配，將任務(wù)分配到分布式集群的不同機(jī)器上執(zhí)行。

3 Spark執(zhí)行流程

Spark支持Standalone、Yarn、Mesos、K8s等多種部署方案，原理類(lèi)似，僅不同組件的角色命名不同。

3.1 Spark cluster components

Spark應(yīng)用程序啟動(dòng)在自己的JVM進(jìn)程里（Driver進(jìn)程），啟動(dòng)后調(diào)用SparkContext初始化執(zhí)行配置和輸入數(shù)據(jù)。SparkContext啟動(dòng)DAGScheduler構(gòu)造執(zhí)行的DAG圖，切分成最小的執(zhí)行單位-計(jì)算任務(wù)。

然后，Driver向Cluster Manager請(qǐng)求計(jì)算資源，用于DAG的分布式計(jì)算。Cluster Manager收到請(qǐng)求后，將Driver的主機(jī)地址等信息通知給集群的所有計(jì)算節(jié)點(diǎn)Worker。

Worker收到信息后，根據(jù)Driver的主機(jī)地址，跟Driver通信并注冊(cè)，然后根據(jù)自己的空閑資源向Driver通報(bào)自己可以領(lǐng)用的任務(wù)數(shù)。Driver根據(jù)DAG圖開(kāi)始向注冊(cè)的Worker分配任務(wù)。

Worker收到任務(wù)后，啟動(dòng)Executor進(jìn)程執(zhí)行任務(wù)。Executor先檢查自己是否有Driver的執(zhí)行代碼，若無(wú)，從Driver下載執(zhí)行代碼，通過(guò)Java反射加載后開(kāi)始執(zhí)行。

4 Spark V.S Hadoop

4.1 個(gè)體對(duì)比

4.2 生態(tài)圈對(duì)比

4.3 MapReduce V.S Spark

4.4 優(yōu)勢(shì)

4.5 Spark 和 Hadoop 協(xié)作

5 總結(jié)

相比Mapreduce，Spark的主要特性：

• RDD編程模型更簡(jiǎn)單
• DAG切分的多階段計(jì)算過(guò)程更快
• 使用內(nèi)存存儲(chǔ)中間計(jì)算結(jié)果更高效

Spark在2012開(kāi)始流行，那時(shí)內(nèi)存容量提升和成本降低已經(jīng)比MapReduce出現(xiàn)的十年前強(qiáng)了一個(gè)數(shù)量級(jí)，Spark優(yōu)先使用內(nèi)存的條件已成熟。

本文描述的內(nèi)存模型自 Apache Spark 1.6+ 開(kāi)始棄用，新的內(nèi)存模型基于 UnifiedMemoryManager，并在這篇文章中描述。

在最近的時(shí)間里，我在 StackOverflow 上回答了一系列與 ApacheSpark 架構(gòu)有關(guān)的問(wèn)題。所有這些問(wèn)題似乎都是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)上缺少一份關(guān)于 Spark 架構(gòu)的好的通用描述造成的。即使是官方指南也沒(méi)有太多細(xì)節(jié)，當(dāng)然也缺乏好的圖表?！秾W(xué)習(xí) Spark》這本書(shū)和官方研討會(huì)的資料也是如此。

在這篇文章中，我將嘗試解決這個(gè)問(wèn)題，提供一個(gè)關(guān)于 Spark 架構(gòu)的一站式指南，以及對(duì)其一些最受歡迎的概念問(wèn)題的解答。這篇文章并不適合完全的初學(xué)者——它不會(huì)為你提供關(guān)于 Spark 主要編程抽象（RDD 和 DAG）的洞見(jiàn)，但是它要求你有這些知識(shí)作為先決條件。

從 http://spark.apache.org/docs/1.3.0/cluster-overview.html 上可用的官方圖片開(kāi)始：

Spark 架構(gòu)官方：

如你所見(jiàn)，它同時(shí)引入了許多術(shù)語(yǔ)——“executor”，“task”，“cache”，“Worker Node”等等。當(dāng)我開(kāi)始學(xué)習(xí) Spark 概念的時(shí)候，這幾乎是互聯(lián)網(wǎng)上唯一關(guān)于 Spark 架構(gòu)的圖片，現(xiàn)在情況也沒(méi)有太大改變。我個(gè)人不是很喜歡這個(gè)，因?yàn)樗鼪](méi)有顯示一些重要的概念，或者顯示得不是最佳方式。

讓我們從頭說(shuō)起。任何，任何在你的集群或本地機(jī)器上運(yùn)行的 Spark 過(guò)程都是一個(gè) JVM 過(guò)程。與任何 JVM 過(guò)程一樣，你可以用 -Xmx 和 -Xms JVM 標(biāo)志來(lái)配置它的堆大小。這個(gè)過(guò)程如何使用它的堆內(nèi)存，以及它為什么需要它？以下是 JVM 堆內(nèi)的 Spark 內(nèi)存分配圖表：

默認(rèn)情況下，Spark 以 512MB JVM 堆啟動(dòng)。為了安全起見(jiàn)，避免 OOM 錯(cuò)誤，Spark 只允許使用堆的 90%，這由參數(shù) spark.storage.safetyFraction 控制。好的，正如你可能已經(jīng)聽(tīng)說(shuō) Spark 是一個(gè)內(nèi)存中的工具，Spark 允許你將一些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。如果你讀過(guò)我這里的文章 https://0x0fff.com/spark-misconceptions/，你應(yīng)該理解 Spark 并不是真的內(nèi)存工具，它只是利用內(nèi)存來(lái)緩存 LRU（http://en.wikipedia.org/wiki/Cache_algorithms）。所以一些內(nèi)存是為你處理的數(shù)據(jù)緩存而保留的部分，這部分通常是安全堆的 60%，由 spark.storage.memoryFraction 參數(shù)控制。所以如果你想知道你可以在 Spark 中緩存多少數(shù)據(jù)，你應(yīng)該取所有執(zhí)行器的堆大小之和，乘以 safetyFraction 和 storage.memoryFraction，默認(rèn)情況下，它是 0.9 * 0.6 = 0.54 或者讓 Spark 使用的總的堆大小的 54%。

現(xiàn)在更詳細(xì)地了解 shuffle 內(nèi)存。它的計(jì)算方法為 “堆大小” * spark.shuffle.safetyFraction * spark.shuffle.memoryFraction。spark.shuffle.safetyFraction 的默認(rèn)值是 0.8 或 80%，spark.shuffle.memoryFraction 的默認(rèn)值是 0.2 或 20%。所以最終你可以使用最多 0.8*0.2 = 0.16 或 JVM 堆的 16% 用于 shuffle。但是 Spark 如何使用這些內(nèi)存呢？你可以在這里獲取更多細(xì)節(jié)（https://github.com/apache/spark/blob/branch-1.3/core/src/main/scala/org/apache/spark/shuffle/ShuffleMemoryManager.scala），但總的來(lái)說(shuō)，Spark 用這些內(nèi)存進(jìn)行它的 Shuffle。當(dāng) Shuffle 進(jìn)行時(shí)，有時(shí)你也需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。當(dāng)你排序數(shù)據(jù)時(shí)，你通常需要一個(gè)緩沖區(qū)來(lái)存儲(chǔ)排序后的數(shù)據(jù)（記住，你不能就地修改 LRU 緩存中的數(shù)據(jù)，因?yàn)樗怯脕?lái)稍后重用的）。所以它需要一些 RAM 來(lái)存儲(chǔ)排序的數(shù)據(jù)塊。如果你沒(méi)有足夠的內(nèi)存來(lái)排序數(shù)據(jù)會(huì)怎樣？有一系列通常被稱為“外部排序”的算法（http://en.wikipedia.org/wiki/External_sorting）允許你進(jìn)行分塊數(shù)據(jù)的排序，然后再將最終結(jié)果合并起來(lái)。

我還沒(méi)涵蓋的 RAM 的最后部分是“unroll”內(nèi)存。被 unroll 過(guò)程使用的 RAM 部分是 spark.storage.unrollFraction * spark.storage.memoryFraction * spark.storage.safetyFraction，默認(rèn)值等于 0.2 * 0.6 * 0.9 = 0.108 或者堆的 10.8%。這是當(dāng)你將數(shù)據(jù)塊 unroll 到內(nèi)存時(shí)可以使用的內(nèi)存。為什么你需要 unroll 它呢？Spark 允許你以序列化和非序列化形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。序列化形式的數(shù)據(jù)不能直接使用，因此你需要在使用之前 unroll 它，所以這是用于 unroll 的 RAM。它與存儲(chǔ) RAM 共享，這意味著如果你需要一些內(nèi)存來(lái) unroll 數(shù)據(jù)，這可能會(huì)導(dǎo)致 Spark LRU 緩存中存儲(chǔ)的一些分區(qū)被刪除。

這很好，因?yàn)榇丝棠阒懒耸裁词?Spark 過(guò)程以及它如何利用它的 JVM 過(guò)程的內(nèi)存?，F(xiàn)在讓我們轉(zhuǎn)到集群模式——當(dāng)你啟動(dòng)一個(gè) Spark 集群時(shí)，它實(shí)際上是什么樣的呢？我喜歡 YARN，所以我將講述它在 YARN 上是如何工作的，但是總的來(lái)說(shuō)，對(duì)于任何你使用的集群管理器來(lái)說(shuō)都是一樣的：

在 YARN 上的 Spark 架構(gòu)：

當(dāng)你有一個(gè) YARN 集群時(shí)，它有一個(gè) YARN Resource Manager 守護(hù)進(jìn)程，控制集群資源（實(shí)際上是內(nèi)存）以及在集群節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的一系列 YARN Node Managers，控制節(jié)點(diǎn)資源利用率。從 YARN 的角度來(lái)看，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表你有控制權(quán)的 RAM 池。當(dāng)你向 YARN Resource Manager 請(qǐng)求一些資源時(shí)，它會(huì)給你提供你可以聯(lián)系哪些 Node Managers 為你啟動(dòng)執(zhí)行容器的信息。每個(gè)執(zhí)行容器是一個(gè)具有請(qǐng)求堆大小的 JVM。JVM 位置由 YARN Resource Manager 選擇，你無(wú)法控制它——如果節(jié)點(diǎn)有 64GB 的 RAM 被 YARN 控制（yarn-site.xml 中的 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 設(shè)置）并且你請(qǐng)求 10 個(gè)執(zhí)行器，每個(gè)執(zhí)行器 4GB，它們所有的都可以容易地在一個(gè) YARN 節(jié)點(diǎn)上啟動(dòng)，即使你有一個(gè)大集群。

當(dāng)你在 YARN 之上啟動(dòng) Spark 集群時(shí)，你指定了你需要的執(zhí)行器數(shù)量（–num-executors 標(biāo)志或 spark.executor.instances 參數(shù)）、每個(gè)執(zhí)行器使用的內(nèi)存量（–executor-memory 標(biāo)志或 spark.executor.memory 參數(shù)）、每個(gè)執(zhí)行器允許使用的核心數(shù)量（–executor-cores 標(biāo)志或 spark.executor.cores 參數(shù)），以及為每個(gè)任務(wù)的執(zhí)行專用的核心數(shù)量（spark.task.cpus 參數(shù)）。同時(shí)你還指定了驅(qū)動(dòng)程序應(yīng)用程序使用的內(nèi)存量（–driver-memory 標(biāo)志或 spark.driver.memory 參數(shù)）。

當(dāng)你在集群上執(zhí)行某事時(shí)，你的工作處理被分割成階段，每個(gè)階段又被分割成任務(wù)。每個(gè)任務(wù)分別被調(diào)度。你可以將每個(gè)作為執(zhí)行者工作的 JVM 視為一個(gè)任務(wù)執(zhí)行槽池，每個(gè)執(zhí)行者會(huì)給你 spark.executor.cores / spark.task.cpus 執(zhí)行槽供你的任務(wù)使用，總共有 spark.executor.instances 執(zhí)行器。這是一個(gè)例子。有 12 個(gè)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行 YARN Node Managers 的集群，每個(gè)節(jié)點(diǎn) 64GB 的 RAM 和 32 個(gè) CPU 核心（16 個(gè)物理核心與超線程）。這樣，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上你可以啟動(dòng) 2 個(gè)執(zhí)行器，每個(gè)執(zhí)行器 26GB 的 RAM（為系統(tǒng)進(jìn)程、YARN NM 和 DataNode 留下一些 RAM），每個(gè)執(zhí)行器有 12 個(gè)核心用于任務(wù)（為系統(tǒng)進(jìn)程、YARN NM 和 DataNode 留下一些核心）。所以總的來(lái)說(shuō)你的集群可以處理 12 臺(tái)機(jī)器 * 每臺(tái)機(jī)器 2 個(gè)執(zhí)行器 * 每個(gè)執(zhí)行器 12 個(gè)核心 / 每個(gè)任務(wù) 1 個(gè)核心 = 288 個(gè)任務(wù)槽。這意味著你的 Spark 集群將能夠并行運(yùn)行多達(dá) 288 個(gè)任務(wù)，從而利用你在這個(gè)集群上擁有的幾乎所有資源。你可以在這個(gè)集群上緩存數(shù)據(jù)的內(nèi)存量是 0.9 * spark.storage.safetyFraction * 0.6 * spark.storage.memoryFraction * 12 臺(tái)機(jī)器 * 每臺(tái)機(jī)器 2 個(gè)執(zhí)行器 * 每個(gè)執(zhí)行器 26 GB = 336.96 GB。不算太多，但在大多數(shù)情況下它是足夠的。

到目前為止效果很好，現(xiàn)在你知道了 Spark 如何使用它的 JVM 的內(nèi)存以及你在集群上有哪些執(zhí)行槽。正如你可能已經(jīng)注意到的，我沒(méi)有詳細(xì)介紹“任務(wù)”究竟是什么。這將是下一篇文章的主題，但基本上它是 Spark 執(zhí)行的一個(gè)單一工作單元，并作為 線程* 在執(zhí)行器 JVM 中執(zhí)行。這是 Spark 低作業(yè)啟動(dòng)時(shí)間的秘訣——在 JVM 中啟動(dòng)額外的線程比啟動(dòng)整個(gè) JVM 快得多，而后者是在 Hadoop 中開(kāi)始 MapReduce 作業(yè)時(shí)執(zhí)行的。

現(xiàn)在讓我們關(guān)注另一個(gè)叫做“partition”的 Spark 抽象。你在 Spark 中工作的所有數(shù)據(jù)都被分割成分區(qū)。一個(gè)單一的分區(qū)是什么，它是如何確定的？分區(qū)大小完全取決于你使用的數(shù)據(jù)源。對(duì)于大多數(shù)在 Spark 中讀取數(shù)據(jù)的方法，你可以指定你想要在你的 RDD 中有多少分區(qū)。當(dāng)你從 HDFS 讀取一個(gè)文件時(shí)，你使用的是 Hadoop 的 InputFormat 來(lái)做到這一點(diǎn)。默認(rèn)情況下，InputFormat 返回的每個(gè)輸入分割都映射到 RDD 中的單個(gè)分區(qū)。對(duì)于 HDFS 上的大多數(shù)文件，每個(gè)輸入分割生成一個(gè)對(duì)應(yīng)于 HDFS 上存儲(chǔ)的一個(gè)數(shù)據(jù)塊的數(shù)據(jù)，大約是 64MB 或 128MB 的數(shù)據(jù)。大約，因?yàn)樵?HDFS 中，數(shù)據(jù)是按照字節(jié)的確切塊邊界分割的，但是在處理時(shí)它是按照記錄分割分割的。對(duì)于文本文件，分割字符是換行符，對(duì)于序列文件，是塊末等等。這個(gè)規(guī)則的唯一例外是壓縮文件——如果你有整個(gè)文本文件被壓縮，那么它不能被分割成記錄，整個(gè)文件將成為一個(gè)單一的輸入分割，從而在 Spark 中成為一個(gè)單一的分區(qū)，你必須手動(dòng)重新分區(qū)它。

現(xiàn)在我們所擁有的真的很簡(jiǎn)單——為了處理一個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)分區(qū)，Spark 生成一個(gè)單一任務(wù)，這個(gè)任務(wù)在靠近你擁有的數(shù)據(jù)的位置（Hadoop 塊位置，Spark 緩存的分區(qū)位置）的任務(wù)槽中執(zhí)行。

參考

• https://spark.apache.org/docs/3.2.1/cluster-overview.html
• shuffle可以在這里找到
• 新內(nèi)存管理模型可以在這里找到