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循序渐进学Spark电子书

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作       者:杨磊

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2017-03-01

字       数:20.2万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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这是一本引导读者深度学习Spark的技术指南。它由国内具实力的大数据在线教育机构小象学院组织撰写,旨在用合理的结构和精炼的内容让读者用短的时间掌握Spark技术的核心内容。第1章和第2章分别讲解了Spark的发环境和编程模型;第3章分析了Spark的工作机制和原理;第4章则结合源代码分析了Spark的内核架构和实现原理;第5章讲解了Spark与YARN的结合应用;第6章介绍了Spark生态中其他模块的功能和使用;第7章总结了Spark性能调优方面的技巧和方法;第8章描述了Spark2.0发布后,其模块API的变化以及新增的功能特性。<br/>
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前言

第1章 Spark架构与集群环境

1.1 Spark概述与架构

1.1.1 Spark概述

1.1.2 Spark生态

1.1.3 Spark架构

1.2 在Linux集群上部署Spark

1.2.1 安装OpenJDK

1.2.2 安装Scala

1.2.3 配置SSH免密码登录

1.2.4 Hadoop的安装配置

1.2.5 Spark的安装部署

1.2.6 Hadoop与Spark的集群复制

1.3 Spark集群试运行

1.4 Intellij IDEA的安装与配置

1.4.1 Intellij的安装

1.4.2 Intellij的配置

1.5 Eclipse IDE的安装与配置

1.6 使用Spark Shell开发运行Spark程序

1.7 本章小结

第2章 Spark编程模型

2.1 RDD弹性分布式数据集

2.1.1 RDD简介

2.1.2 深入理解RDD

2.1.3 RDD特性总结

2.2 Spark程序模型

2.3 Spark算子

2.3.1 算子简介

2.3.2 Value型Transmation算子

2.3.3 Key-Value型Transmation算子

2.3.4 Action算子

2.4 本章小结

第3章 Spark机制原理

3.1 Spark应用执行机制分析

3.1.1 Spark应用的基本概念

3.1.2 Spark应用执行机制概要

3.1.3 应用提交与执行

3.2 Spark调度机制

3.2.1 Application的调度

3.2.2 job的调度

3.2.3 stage(调度阶段)和TasksetManager的调度

3.2.4 task的调度

3.3 Spark存储与I/O

3.3.1 Spark存储系统概览

3.3.2 BlockManager中的通信

3.4 Spark通信机制

3.4.1 分布式通信方式

3.4.2 通信框架AKKA

3.4.3 Client、Master和Worker之间的通信

3.5 容错机制及依赖

3.5.1 Lineage(血统)机制

3.5.2 Checkpoint(检查点)机制

3.6 Shuffle机制

3.6.1 什么是Shuffle

3.6.2 Shuffle历史及细节

3.7 本章小结

第4章 深入Spark内核

4.1 Spark代码布局

4.1.1 Spark源码布局简介

4.1.2 Spark Core内模块概述

4.1.3 Spark Core外模块概述

4.2 Spark执行主线[RDD→Task]剖析

4.2.1 从RDD到DAGScheduler

4.2.2 从DAGScheduler到TaskScheduler

4.2.3 从TaskScheduler到Worker节点

4.3 Client、Master和Worker交互过程剖析

4.3.1 交互流程概览

4.3.2 交互过程调用

4.4 Shuffle触发

4.4.1 触发Shuffle Write

4.4.2 触发Shuffle Read

4.5 Spark存储策略

4.5.1 CacheManager职能

4.5.2 BlockManager职能

4.5.3 DiskStore与DiskBlockManager类

4.5.4 MemoryStore类

4.6 本章小结

第5章 Spark on YARN

5.1 YARN概述

5.2 Spark on YARN的部署模式

5.3 Spark on YARN的配置重点

5.3.1 YARN的自身内存配置

5.3.2 Spark on YARN的重要配置

5.4 本章小结

第6章 BDAS生态主要模块

6.1 Spark SQL

6.1.1 Spark SQL概述

6.1.2 Spark SQL的架构分析

6.1.3 Spark SQL如何使用

6.2 Spark Streaming

6.2.1 Spark Streaming概述

6.2.2 Spark Streaming的架构分析

6.2.3 Spark Streaming编程模型

6.2.4 数据源Data Source

6.2.5 DStream操作

6.3 SparkR

6.3.1 R语言概述

6.3.2 SparkR简介

6.3.3 DataFrame创建

6.3.4 DataFrame操作

6.4 MLlib on Spark

6.4.1 机器学习概述

6.4.2 机器学习的研究方向与问题

6.4.3 机器学习的常见算法

6.4.4 MLlib概述

6.4.5 MLlib架构

6.4.6 MLlib使用实例——电影推荐

6.5 本章小结

第7章 Spark调优

7.1 参数配置

7.2 调优技巧

7.2.1 序列化优化

7.2.2 内存优化

7.2.3 数据本地化

7.2.4 其他优化考虑

7.3 实践中常见调优问题及思考

7.4 本章小结

第8章 Spark 2.0.0

8.1 功能变化

8.1.1 删除的功能

8.1.2 Spark中发生变化的行为

8.1.3 不再建议使用的功能

8.2 Core以及Spark SQL的改变

8.2.1 编程API

8.2.2 多说些关于SparkSession

8.2.3 SQL

8.3 MLlib

8.3.1 新功能

8.3.2 速度/扩展性

8.4 SparkR

8.5 Streaming

8.5.1 初识结构化Streaming

8.5.2 结构化Streaming编程模型

8.5.3 结果输出

8.6 依赖、打包

8.7 本章小结

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