Spark tungsten 项目的宣言就是：Bringing Apache Spark closer Bare Metal。 我的理解就是不要让硬件成为Spark性能的瓶颈，无限充分利用硬件资源（CPU，内存，IO，网络）。
tungsten主要有3大动作。
1. Memory Mangement and Bianary processing：利用应用程序的语义去管理内存，减少JVM的开销和垃圾回收。
我的理解是利用sun.msic.UnSafe 去管理内存，不使用JVM的垃圾回收机制。在1.4 和 1.5中可以使用此特性。unsafe-heap 和 unsafe-offheap 的hashmap可以处理100万/s/线程聚合操作。相比Java.util.Hasp 2倍的性能。
2. Cache-aware Coputation:algorithm and data structure to exploit memory hierarchy。（算法和大数据结构利用多级内存）
利用CPU的一级、二级、三级缓存来提高排序的cache命中率（如何提高没看明白）。相比之前版本排序提高3倍。对排序、sort merger、高cardinality聚合性能有帮助
3. Code-genaration:using code generation to exploit modern compilers and CPUs。（代码生成利用modern compiles和cpu）
code generation从record-at-a-time 表达式评估 到 vectorized 表达式评估。可以一次处理多条数据。shuffle的性能相比kryo版本提高两倍（shuffle8百万的测试场景）
参考文献：
https://databricks.com/blog/2015/04/28/project-tungsten-bringing-spark-closer-to-bare-metal.html
http://stackoverflow.com/questions/37505638/understanding-spark-physical-plan