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圖解Spark:核心技術與案例實戰 郭景瞻

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郭景瞻著 著



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發表於2024-12-15


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店鋪: 諾鼎言圖書專營店
齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121302367
商品編碼:11930576235
包裝:平裝-膠訂
齣版時間:2017-01-01

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具體描述

   圖書基本信息
圖書名稱 圖解Spark:核心技術與案例實戰 作者 郭景瞻著
定價 99.00元 齣版社 電子工業齣版社
ISBN 9787121302367 齣版日期 2017-01-01
字數 頁碼
版次 1 裝幀 平裝-膠訂
開本 16開 商品重量 0.4Kg

   內容簡介
本書以Spark 2.0 版本為基礎進行編寫,全麵介紹瞭Spark 核心及其生態圈組件技術。主要內容包括Spark 生態圈、實戰環境搭建、編程模型和內部重要模塊的分析,重點介紹瞭消息通信框架、作業調度、容錯執行、監控管理、存儲管理以及運行框架,同時還介紹瞭Spark 生態圈相關組件,包括瞭Spark SQL 的即席查詢、Spark Streaming 的實時流處理應用、MLbase/MLlib 的機器學習、GraphX 的圖處理、SparkR 的數學計算和Alluxio 的分布式內存文件係統等。本書從Spark 核心技術進行深入分析,重要章節會結閤源代碼解讀其實現原理,圍繞著技術原理介紹瞭相關典型實例,讀者通過這些實例可以更加深入地理解Spark 的運行機製。另外本書還應用瞭大量的圖錶進行說明,通過這種方式讓讀者能夠更加直觀地理解Spark 相關原理。

   作者簡介
郭景瞻,現就職京東商城,開源技術愛好者,對Spark等大數據係統有較為深入的研究,對Spark應用開發、運維和測試有較多的經驗,喜歡深入閱讀Spark源代碼,分析其核心原理和運行機製。個人博客地址為.blogs./shishanyuan,在該博客中提供瞭本書的附錄和勘誤。

   目錄
第1章 Spark及其生態圈概述
1.1 Spark簡介
1.1.1 什麼是Spark
1.1.2 Spark與MapReduce比較
1.1.3 Spark的演進路綫圖
1.2 Spark生態係統
1.2.1 Spark Core
1.2.2 Spark Streaming
1.2.3 Spark SQL
1.2.4 BlinkDB
1.2.5 MLBase/MLlib
1.2.6 GraphX
1.2.7 SparkR
1.2.8 Alluxio
1.3 小結
第2章 搭建Spark實戰環境
2.1 基礎環境搭建
2.1.1 搭建集群樣闆機
2.1.2 配置集群環境
2.2 編譯Spark源代碼
2.2.1 配置Spark編譯環境
2.2.2 使用Maven編譯Spark
2.2.3 使用SBT編譯Spark
2.2.4 生成Spark部署包
2.3 搭建Spark運行集群
2.3.1 修改配置文件
2.3.2 啓動Spark
2.3.3 驗證啓動
2.3.4 個實例
2.4 搭建Spark實戰開發環境
2.4.1 CentOS中部署IDEA
2.4.2 使用IDEA開發程序
2.4.3 使用IDEA閱讀源代碼
2.5 小結

第二篇 核心篇
第3章 Spark編程模型
3.1 RDD概述
3.1.1 背景
3.1.2 RDD簡介
3.1.3 RDD的類型
3.2 RDD的實現
3.2.1 作業調度
3.2.2 解析器集成
3.2.3 內存管理
3.2.4 檢查點支持
3.2.5 多用戶管理
3.3 編程接口
3.3.1 RDD分區(Partitions)
3.3.2 RDD位置(PreferredLocations)
3.3.3 RDD依賴關係(Dependencies)
3.3.4 RDD分區計算(Iterator)
3.3.5 RDD分區函數(Partitioner)
3.4 創建操作
3.4.1 並行化集閤創建操作
3.4.2 外部存儲創建操作
3.5 轉換操作
3.5.1 基礎轉換操作
3.5.2 鍵值轉換操作
3.6 控製操作
3.7 行動操作
3.7.1 集閤標量行動操作
3.7.2 存儲行動操作
3.8 小結
第4章 Spark核心原理
4.1 消息通信原理
4.1.1 Spark消息通信架構
4.1.2 Spark啓動消息通信
4.1.3 Spark運行時消息通信
4.2 作業執行原理
4.2.1 概述
4.2.2 提交作業
4.2.3 劃分調度階段
4.2.4 提交調度階段
4.2.5 提交任務
4.2.6 執行任務
4.2.7 獲取執行結果
4.3 調度算法
4.3.1 應用程序之間
4.3.2 作業及調度階段之間
4.3.3 任務之間
4.4 容錯及HA
4.4.1 Executor異常
4.4.2 Worker異常
4.4.3 Master異常
4.5 監控管理
4.5.1 UI監控
4.5.2 Metrics
4.5.3 REST
4.6 實例演示
4.6.1 計算年降水實例
4.6.2 HA配置實例
4.7 小結
第5章 Spark存儲原理
5.1 存儲分析
5.1.1 整體架構
5.1.2 存儲級彆
5.1.3 RDD存儲調用
5.1.4 讀數據過程
5.1.5 寫數據過程
5.2 Shuffle分析
5.2.1 Shuffle簡介
5.2.2 Shuffle的寫操作
5.2.3 Shuffle的讀操作
5.3 序列化和壓縮
5.3.1 序列化
5.3.2 壓縮
5.4 共享變量
5.4.1 廣播變量
5.4.2 纍加器
5.5 實例演示
5.6 小結
第6章 Spark運行架構
6.1 運行架構總體介紹
6.1.1 總體介紹
6.1.2 重要類介紹
6.2 本地(Local)運行模式
6.2.1 運行模式介紹
6.2.2 實現原理
6.3 僞分布(Local-Cluster)運行模式
6.3.1 運行模式介紹
6.3.2 實現原理
6.4 獨立(Standalone)運行模式
6.4.1 運行模式介紹
6.4.2 實現原理
6.5 YARN運行模式
6.5.1 YARN運行框架
6.5.2 YARN-Client運行模式介紹
6.5.3 YARN-Client 運行模式實現原理
6.5.4 YARN-Cluster運行模式介紹
6.5.5 YARN-Cluster 運行模式實現原理
6.5.6 YARN-Client與YARN-Cluster對比
6.6 Mesos運行模式
6.6.1 Mesos介紹
6.6.2 粗粒度運行模式介紹
6.6.3 粗粒度實現原理
6.6.4 細粒度運行模式介紹
6.6.5 細粒度實現原理
6.6.6 Mesos粗粒度和Mesos細粒度對比
6.7 實例演示
6.7.1 獨立運行模式實例
6.7.2 YARN-Client實例
6.7.3 YARN-Cluster實例
6.8 小結

第三篇 組件篇
第7章 Spark SQL
7.1 Spark SQL簡介
7.1.1 Spark SQL發展曆史
7.1.2 DataFrame/Dataset介紹
7.2 Spark SQL運行原理
7.2.1 通用SQL執行原理
7.2.2 SparkSQL運行架構
7.2.3 SQLContext運行原理分析
7.2.4 HiveContext介紹
7.3 使用Hive-Console
7.3.1 編譯Hive-Console
7.3.2 查看執行計劃
7.3.3 應用Hive-Console
7.4 使用SQLConsole
7.4.1 啓動HDFS和Spark Shell
7.4.2 與RDD交互操作
7.4.3 讀取JSON格式數據
7.4.4 讀取Parquet格式數據
7.4.5 緩存演示
7.4.6 DSL演示
7.5 使用Spark SQL CLI
7.5.1 配置並啓動Spark SQL CLI
7.5.2 實戰Spark SQL CLI
7.6 使用Thrift Server
7.6.1 配置並啓動Thrift Server
7.6.2 基本操作
7.6.3 交易數據實例
7.6.4 使用IDEA開發實例
7.7 實例演示
7.7.1 銷售數據分類實例
7.7.2 網店銷售數據統計
7.8 小結
第8章 Spark Streaming
8.1 Spark Streaming簡介
8.1.1 術語定義
8.1.2 Spark Streaming特點
8.2 Spark Streaming編程模型
8.2.1 DStream的輸入源
8.2.2 DSt 圖解Spark:核心技術與案例實戰 郭景瞻 下載 mobi epub pdf txt 電子書
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