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@@ -92,11 +92,11 @@ executor 收到 serialized task 后，先反序列化 task，这时候会反序
 
 对于 Spark 来讲，broadcast 时考虑的不仅是如何将公共 data 分发下去的问题，还要考虑如何让同一节点上的 task 共享 data。
 
-对于第一个问题，Spark 设计了两种 broadcast 的方式，传统存在单点瓶颈问题的 HttpBroadcast，和类似 BT 方式的 TorrentBroadcast。HttpBroadcast 使用传统的 client-server 形式的 HttpServer 来传递真正的 data，而 TorrentBroadcast 使用 blockManager 自带的 NIO 通信方式来传递 data。TorrentBroadcast 存在的问题是**慢启动**和**占内存**，慢启动指的是刚开始 data 只在 driver 上有，要等 executors fetch 很多轮 data block 后，data server 才会变得可观，后面的 fetch 速度才会变快。占内存executor 在 fetch 完 data blocks 后进行反序列化时需要将近两倍 data size 的内存消耗。不管那一种方式，driver 在分块时会有两倍 data size 的内存消耗。
+对于第一个问题，Spark 设计了两种 broadcast 的方式，传统存在单点瓶颈问题的 HttpBroadcast，和类似 BT 方式的 TorrentBroadcast。HttpBroadcast 使用传统的 client-server 形式的 HttpServer 来传递真正的 data，而 TorrentBroadcast 使用 blockManager 自带的 NIO 通信方式来传递 data。TorrentBroadcast 存在的问题是**慢启动**和**占内存**，慢启动指的是刚开始 data 只在 driver 上有，要等 executors fetch 很多轮 data block 后，data server 才会变得可观，后面的 fetch 速度才会变快。executor 所占内存的在 fetch 完 data blocks 后进行反序列化时需要将近两倍 data size 的内存消耗。不管哪一种方式，driver 在分块时会有两倍 data size 的内存消耗。
 
 对于第二个问题，每个 executor 都包含一个 blockManager 用来管理存放在 executor 里的数据，将公共数据存放在 blockManager 中（StorageLevel 为内存＋磁盘），可以保证在 executor 执行的 tasks 能够共享 data。
 
 其实 Spark 之前还尝试了一种称为 TreeBroadcast 的机制，详情可以见技术报告
 [Performance and Scalability of Broadcast in Spark](http://www.cs.berkeley.edu/~agearh/cs267.sp10/files/mosharaf-spark-bc-report-spring10.pdf)。
 
-更深入点，broadcast 可以用多播协议来做，不过多播使用 UDP，不是可靠的，仍然需要应用层的设计一些可靠性保障机制。
+更深入点，broadcast 可以用多播协议来做，不过多播使用 UDP，不是可靠的，仍然需要应用层的设计一些可靠性保障机制。