本文主要打算对spark内部的序列化机制以及在shuffle map中起衔接作用的MapOutputTracker做一下剖析。主要涉及具体实现原理以及宏观设计的一些思路。
1，spark序列化
任何一个分布式框架，序列化都是其必不可少并且很重要一部分，spark也不例外。spark设计序列化的主要类以及之间的依赖包含关系如下图：
上图中，虚线表示依赖关系，而实线表示继承关系。各个类的解释如下：
a，SerializerManager可以认为是入口类，提供相关实现供外部序列化和反序列化时调用。
b，Serializer主要用来创建SerializerInstance，此类存在的作用主要是处理序列化过程中的多线程问题。
c，SerializationStream/DeSerializationStream具体做序列化，反序列化的抽象类。
此外，还包括以上抽象类的具体的两种序列化方式，java默认的序列化方式以及第三方library的kyro方式。spark默认采用java内生的序列化方式，但是kyro序列化方式能够提供更高的性能（有测试说10倍），所以建议修改序列化方式以优化性能。
2，MapOutputTracker解析
至于为什么要分析这个类，主要是因为在调研一个spark shuffledRDD的的prefer location的问题时碰到了，所以就决定深究一下。
在driver和executor端，MapOutputTracker对应的实现分别是MapOutputTrackerMaster和MapOutputTrackerWorker。总的来说，MapOutputTracker在spark shuffle过程中的map和reduce起着衔接作用。具体点就是：在shuffle map过程中，executor端MapOutputTrackerWorker会将task结束后产生的map状态上报给Driver端的MapOutputTrackerMaster，所以在MapOutputTrackerMaster端保存中spark在shuffle map过程中所有block的相关的详细（包括位置，block大小等信息）。在shuffle reduce的时候，通过读取MapOutputTrackerMaster中的这些位置大小信息，从而决定去远程或者本地fetch相关block数据。
下面就以上过程跟踪一下对应的源码。
a，在executor的任务结束以后，driver端的DAGSchuduler会进行相关处理，对应正常成功结束任务，其中要做的一个事情就是调用MapOutputTrackerMaster的registerMapOutputs方法，将当前shuffleId对应所有MapStatus保存到mapStatuses中。
b，在ShuffledRDD中，调用getPreferredLocations时，会调用MapOutputTracker中的getLocationsWithLargestOutputs函数，在函数中根据每个partition所在位置以及大小信息以及相关参数来决定当前shuffled RDD的perfer location。
此外，在shuffle reduce fetch数据时，也需要想MapOutputTrackerMaster发送GetMapOutputMessage消息，获取当前shuffle对应的map信息，这时driver端会将这些信息序列化以后发送给executor端。
3，小结
本文主要分析了一下spark中序列化的相关设计及主要类的作用。此外，还多shuffle过程中进行信息交互的MapOutTracker做了一下简要分析。尤其是序列化的设计，值得思考和借鉴。