Spark內核機製解析及性能調優 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王傢林 著

圖書標籤:

• Spark
• 內核
• 性能調優
• 大數據
• 分布式計算
• 數據處理
• JVM
• 內存管理
• 調優實戰
• 源碼分析

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111554424

版次：1

商品編碼：12034497

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據科學叢書

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：344

編輯推薦

適讀人群 ：大數據開發者
　　源碼入手分析spark核心機製

內容簡介

　　本書緻力於Spark內核的深入解析，帶領讀者掌握Spark內核的各個關鍵知識點。具體內容由詳細講述RDD提供的功能以及內部實現的機製開始，通過源碼引導讀者深入理解Spark的集群部署的內部機製、Spark內部調度的機製、Executor的內部機製、Shuffle的內部機製，進而講述Tungsten的內部機製，接著又進一步深入分析瞭SparkStreaming的內部機製。本書的後部分，是任何Spark應用者都非常關注的Spark性能調優的內容。本書可以使讀者對Spark內核有更深入徹底的理解，從而實現對Spark係統深度調優、Spark生産環境下故障的定位和排除、Spark的二次開發和係統高級運維。本書的每章開篇均有重點介紹以引導讀者有目的有重點的閱讀或查閱。本書適閤於對大數據開發有興趣的在校學生。同時，對有分布式計算框架應用經驗的人員，本書也可以作為Spark源碼解析的參考書籍。

目錄

前言
第1章RDD功能解析
1.1RDD産生的技術背景及功能
1.2RDD的基本概念
1.2.1RDD的定義
1.2.2RDD五大特性
1.2.3RDD彈性特性的7個方麵
1.3創建RDD的方式
1.3.1通過已經存在的Scala集閤創建RDD
1.3.2通過HDFS和本地文件係統創建RDD
1.3.3其他的RDD的轉換
1.3.4其他的RDD的創建
1.4RDD算子
1.5RDD的Transformation算子
1.5.1Transformation的定義
1.5.2Transformation在RDD中的角色定位及功能
1.5.3Transformation操作的Lazy特性
1.5.4通過實踐說明Transformation的Lazy特性
1.6RDD的Action算子
1.6.1Action的定義
1.6.2Action 在RDD中的角色定位及功能
1.7小結
第2章RDD的運行機製
2.1RDD依賴關係
2.1.1窄依賴（Narrow Dependency）
2.1.2寬依賴（Shuffle Dependency）
2.2有嚮無環圖（Directed Acyclic Graph，DAG）
2.2.1什麼是DAG
2.2.2DAG的生成機製
2.2.3DAG的邏輯視圖
2.3RDD內部的計算機製
2.3.1RDD的計算任務（Task）
2.3.2RDD的計算過程
2.4RDD中緩存的適用場景和工作機製
2.4.1緩存的使用
2.4.2緩存的適用場景
2.4.3緩存工作機製解析
2.5RDD的檢查點（Checkpoint）的適用場景和工作機製
2.5.1Checkpoint的觸發
2.5.2Checkpoint的適用場景
2.5.3Checkpoint工作機製解析
2.6RDD容錯原理及其四大核心要點
2.6.1RDD容錯原理
2.6.2RDD容錯的四大核心要點
2.7通過WordCount實踐RDD內部機製
2.7.1WordCount案例實踐
2.7.2解析RDD生成的內部機製
2.8小結
第3章部署模式（Deploy）解析
3.1部署模式概述
3.2應用程序的部署
3.2.1應用程序部署的腳本解析
3.2.2應用程序部署的源代碼解析
3.3Local與Local-Cluster部署
3.3.1Local部署
3.3.2Local［*］與Local［N］部署
3.3.3Local［*,M］與Local［N,M］部署
3.3.4Local-Cluster［S,C,M］部署
3.4Spark Standalone部署
3.4.1部署框架
3.4.2應用程序的部署
3.4.3Master的部署
3.4.4Worker的部署
3.4.5內部交互的消息機製
3.4.6Master HA的部署
3.5Spark on YARN的部署模型
3.5.1部署框架
3.5.2應用程序的部署
3.6小結
第4章Spark調度器（Scheduler）運行機製
4.1Spark運行的核心概念
4.1.1Spark運行的基本對象
4.1.2Spark運行框架及各組件的基本運行原理
4.2Spark Driver Program剖析
4.2.1什麼是Spark Driver Program
4.2.2SparkContext原理剖析
4.2.3SparkContext源代碼解析
4.3Spark Job的觸發
4.3.1Job的邏輯執行（General Logical Plan）
4.3.2Job具體的物理執行
4.3.3Job觸發流程源代碼解析
4.4高層的DAG調度器（DAGScheduler）
4.4.1DAG的定義
4.4.2DAG的實例化
4.4.3DAGScheduer劃分Stage的原理
4.4.4DAGScheduer劃分Stage的具體算法
4.4.5Stage內部Task獲取最佳位置的算法
4.5底層的Task調度器（TaskScheduler）
4.5.1TaskScheduer原理剖析
4.5.2TaskScheduer源代碼解析
4.6調度器的通信終端（SchedulerBackend）
4.6.1SchedulerBackend原理
4.6.2SchedulerBackend源代碼解析
4.6.3Spark程序的注冊機製
4.6.4Spark程序對計算資源Executor的管理
4.7小結
第5章執行器(Executor)
5.1Executor的創建、分配、啓動及異常處理
5.1.1Executor的創建
5.1.2Executor的資源分配
5.1.3Executor的啓動
5.1.4Executor的異常處理
5.2執行器的通信接口（ExecutorBackend）
5.2.1ExecutorBackend接口與Executor的關係
5.2.2ExecutorBackend的不同實現
5.2.3ExecutorBackend中的通信
5.3執行器（Executor）中任務的執行
5.3.1Executor中任務的加載
5.3.2Executor中的任務綫程池
5.3.3任務執行失敗處理
5.3.4剖析TaskRunner
5.4小結
第6章Spark的存儲模塊(Storage)
6.1Storage概述
6.1.1Storage的概念
6.1.2Storage的設計模式
6.2Storage模塊整體架構
6.2.1通信層
6.2.2存儲層
6.2.3Partition與Block的對應關係
6.3不同Storage Level對比
6.4Executor內存模型
6.5Tachyon
6.5.1Tachyon簡介
6.5.2Tachyon API的使用
6.5.3Tachyon在Spark中的使用
6.6小結
第7章Shuffle機製
7.1Shuffle概述
7.2Shuffle的框架
7.2.1Shuffle的框架演進
7.2.2Shuffle的框架內核
7.2.3Shuffle框架的源代碼解析
7.2.4Shuffle 的注冊
7.2.5Shuffle讀寫數據的源代碼解析
7.3基於Hash的Shuffle
7.3.1基於Hash的Shuffle內核
7.3.2基於Hash的Shuffle寫數據的源代碼解析
7.4基於Sort的Shuffle
7.4.1基於Sort的Shuffle內核
7.4.2基於Sort的Shuffle寫數據的源代碼解析
7.5基於Tungsten Sort的Shuffle
7.5.1基於Tungsten Sort的Shuffle內核
7.5.2基於Tungsten Sort的Shuffle寫數據的源代碼解析
7.6小結
第8章鎢絲計劃（Project Tungsten）
8.1鎢絲計劃（Project Tungsten）概述
8.2內存管理模型
8.2.1現有內存管理的機製
8.2.2Project Tungsten內存管理的模型及其源代碼的解析
8.3基於內存管理模型的Shuffle二進製數據處理
8.3.1插入記錄時二進製數據的處理
8.3.2spill時二進製數據的處理
8.4小結
第9章性能優化
9.1Spark的配置機製
9.1.1

前言/序言

　　起源於美國加州大學伯剋利分校AMP實驗室的Spark是當今大數據領域最活躍、最熱門的大數據計算處理框架，2009年Spark誕生於AMP實驗室，2010年Spark正式成為開源項目，2013年Spark成為Apache基金項目，2014年Spark成為Apache基金的頂級項目。Spark成功構建瞭一體化、多元化的大數據處理體係，成功使用Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX解決瞭大數據領域的Batch Processing、Stream Processing、Adhoc Query等核心問題，Spark SQL、Spark Streaming、Mllib、GraphX四個子框架和Spark核心庫之間互相共享數據及相互操作，Spark生態係統強大的集成能力是其他大數據平颱無可匹敵的。
　　本書主要麵嚮的對象是廣大的Spark愛好者和大數據開發者，以Spark內核解析及性能調優為主導，由淺入深，對Spark內核運行機製從源代碼角度加以詳細解析，全書共分9章，分彆是：RDD的功能解析、RDD的運行機製、部署模式（Deploy）解析、Spark調度器（Scheduler）運行機製、執行器（Executor）、Spark的存儲模塊（Storage）、Shuffle機製、鎢絲計劃（Project Tungsten）以及性能優化。讀者通過對這些內容的深入學習，將能夠較為透徹地掌握Spark這一大數據計算框架的應用方法。
　　參與本書編寫的有王傢林、段智華、張敏等。
　　在本書閱讀過程中，如發現任何紕漏或有任何疑問，可以加入本書的閱讀群（QQ：284078981）提齣問題，會有專人答疑。同時，該群也會提供本書所用案例源代碼。
　　如果讀者想要瞭解或者學習更多大數據相關技術，可以關注DT大數據夢工廠微信公眾號DT_Spark及QQ群284078981，或者掃描下方二維碼谘詢，也可以通過YY客戶端登錄68917580永久頻道直接體驗。
　　王傢林老師的新浪微博是http://weibo�眂om/ilovepains/，歡迎大傢在微博上與作者進行互動。
　　由於時間倉促，書中難免存在不妥之處，請讀者諒解，並提齣寶貴意見。
　　王傢林2016.10.8日

《深入理解分布式計算：架構、原理與實踐》 書籍簡介 在當今數據爆炸式增長的時代，海量數據的處理與分析已成為各行各業的核心挑戰。分布式計算技術應運而生，它能夠通過將計算任務分解到多颱計算機上並行執行，從而極大地提升處理速度和規模。本書《深入理解分布式計算：架構、原理與實踐》正是為瞭係統性地闡述這一關鍵技術而編寫。我們緻力於為讀者構建一個全麵、深入且實用的分布式計算知識體係，從最基礎的架構概念齣發，逐步剖析核心原理，並結閤豐富的實踐案例，幫助讀者真正掌握分布式計算的精髓，應對復雜的數據處理需求。 本書並非對某個特定框架的詳盡剖析，而是著重於構建一個通用的、跨框架的分布式計算思維模型。我們認為，理解分布式係統的底層邏輯和設計哲學，遠比記憶特定API和配置項更為重要。隻有掌握瞭這些核心要素，纔能在麵對不同的分布式框架時，迅速理解其設計意圖，並有效利用其優勢。 第一部分：分布式計算的基石——理論與架構 在這一部分，我們將帶領讀者迴到分布式計算的起源，深入探討其産生的背景、解決的核心問題以及不同發展階段的關鍵技術演進。我們將首先闡述分布式係統的基本定義，區分集中式與分布式係統的根本差異，並探討分布式係統帶來的挑戰，如一緻性、可用性、容錯性、網絡延遲等。 接著，我們將詳細介紹分布式係統的經典架構模式。這包括但不限於： 主從（Master-Slave）架構：解析其工作原理，優缺點，以及在哪些場景下仍然具有重要價值。我們將探討主節點失效如何影響係統可用性，以及相應的容錯機製。 對等（Peer-to-Peer）架構：分析其去中心化的優勢，以及如何通過分布式哈希錶（DHT）等技術實現高效的節點發現和數據查找。 麵嚮服務的架構（SOA）與微服務架構：討論服務間的通信、發現、路由等關鍵問題，以及如何通過API網關、服務注冊中心等組件構建靈活可伸縮的分布式應用。 隨後，我們將深入探討分布式係統中的核心一緻性模型。理解不同一緻性級彆（如強一緻性、最終一緻性、因果一緻性）的概念及其在實際應用中的權衡至關重要。我們將介紹幾種主流的一緻性算法，例如： Paxos算法：作為分布式一緻性理論的基石，我們將詳細解析其設計思想、多輪投票過程以及如何保證在網絡分區和節點失效下的安全與可靠。 Raft算法：以其易於理解和實現的特點，Raft算法已經成為許多分布式係統的首選。我們將深入剖析其領導者選舉、日誌復製、狀態機同步等過程，並通過圖示和僞代碼的方式，清晰地展示其工作流程。 Gossip協議：在無需中心協調者的情況下，如何實現節點間的狀態傳播和信息同步？Gossip協議提供瞭一種優雅的解決方案，我們將探討其概率性傳播機製和在去中心化係統中的應用。 此外，我們還將重點講解分布式係統中的容錯機製。分布式係統不可避免地會麵臨節點故障、網絡中斷等問題，如何設計能夠優雅地處理這些異常情況的係統是成功的關鍵。我們將介紹： 故障檢測與隔離：如何及時發現失效節點，並將其從集群中隔離，避免影響整體服務的可用性。 數據冗餘與備份：通過副本機製，確保在部分節點失效時，數據仍然可以被訪問。我們將討論不同的副本策略（如主副本、多副本）及其優劣。 狀態恢復與重試機製：當操作失敗時，如何設計閤理的重試策略，以及如何保證操作的冪等性，避免重復執行帶來的副作用。 第二部分：分布式計算的實戰——核心技術與模式 在掌握瞭理論基礎後，我們將轉嚮分布式計算的實際應用。這一部分將聚焦於構建和運行分布式係統所需的核心技術和設計模式。 首先，我們將深入理解分布式存儲係統。數據是分布式計算的載體，高效可靠的分布式存儲是整個係統的基石。我們將探討： 分布式文件係統（DFS）：以HDFS為例，解析其NameNode與DataNode的協同工作模式，塊（Block）存儲機製，以及高可用性設計。 分布式數據庫：介紹關係型與NoSQL數據庫在分布式環境下的演進，如分布式事務、分片（Sharding）、復製（Replication）等概念。我們將涵蓋不同類型的NoSQL數據庫，如鍵值存儲、列族存儲、文檔存儲、圖數據庫，並分析它們在特定場景下的適用性。 分布式緩存：解釋分布式緩存如何通過在內存中存儲常用數據，顯著降低對後端存儲的訪問壓力，提高讀取性能。我們將介紹一緻性哈希（Consistent Hashing）在分布式緩存中的應用，以最小化節點增減時的數據重分布。 接著，我們將聚焦分布式通信。在分布式係統中，節點之間的通信是必不可少的。我們將詳細講解： 遠程過程調用（RPC）：解析RPC的基本原理，以及Protobuf、Thrift等序列化協議如何實現高效的數據傳輸。我們將對比不同的RPC框架，並探討其在性能、易用性、擴展性方麵的考量。 消息隊列（Message Queue）：介紹消息隊列在解耦係統、異步處理、削峰填榖等方麵的作用。我們將深入理解消息的發布/訂閱模型、點對點模型，以及Kafka、RabbitMQ等主流消息隊列的設計特點。 然後，我們將探討分布式調度與任務管理。在大型分布式係統中，如何有效地管理和調度海量任務，確保它們按時、高效地完成，是一個復雜但關鍵的問題。我們將： 理解任務調度器（Scheduler）：分析其職責，包括任務的提交、分發、監控、重試等。 探討資源管理：介紹YARN、Kubernetes等資源管理器如何有效地分配計算、內存、網絡等資源給不同的應用程序。 分析工作流編排：介紹Airflow、Luigi等工具如何定義、調度和監控復雜的任務依賴關係，構建可靠的數據處理流程。 第三部分：分布式計算的優化與進階——性能調優與實踐經驗 理論與技術理解是基礎，而真正的挑戰在於如何將這些知識轉化為高性能、高可用的分布式係統。在這一部分，我們將聚焦於分布式計算的性能調優和實戰經驗。 首先，我們將深入分析分布式係統的性能瓶頸。性能問題往往是多方麵因素共同作用的結果，我們需要掌握係統性的分析方法： 監控與度量：強調建立完善的監控體係，收集關鍵指標（如延遲、吞吐量、錯誤率、資源利用率），並通過可視化工具進行展示。 日誌分析：講解如何通過高效的日誌收集和分析係統，快速定位問題根源。 性能剖析（Profiling）：介紹在分布式環境中進行性能剖析的技術，以找齣代碼中的熱點和低效環節。 接著，我們將深入探討數據在分布式係統中的優化策略。數據是分布式計算的生命綫，數據的存儲、傳輸和訪問效率直接影響整體性能。我們將涵蓋： 數據序列化與壓縮：對比不同序列化格式（如JSON, XML, Avro, Protobuf）的性能特點，以及數據壓縮技術（如Gzip, Snappy, LZ4）如何有效減少傳輸開銷。 數據分區與索引：講解如何通過閤理的數據分區策略，將數據分散到不同的節點，實現並行查詢；以及如何設計高效的分布式索引，加速數據檢索。 內存管理與垃圾迴收：在分布式環境中，內存是寶貴的資源。我們將探討如何優化內存使用，並理解分布式垃圾迴收的挑戰與策略。 然後，我們將著重講解網絡通信的優化。網絡延遲是分布式係統性能的天然敵人，高效的網絡通信是關鍵。我們將介紹： 批量處理（Batching）：通過將多個小請求閤並成一個大請求，顯著減少網絡開銷。 連接復用（Connection Pooling）：避免頻繁建立和關閉連接帶來的損耗。 異步通信與事件驅動：利用非阻塞I/O和事件驅動模型，提高係統的吞吐量和響應速度。 此外，我們還將分享一些重要的實踐經驗和最佳實踐： 架構演進與彈性設計：如何在係統發展的過程中，保持其靈活性和可伸縮性，應對不斷變化的需求。 灰度發布與A/B測試：如何在不影響現有用戶的情況下，安全地部署新版本，並驗證其效果。 災難恢復與業務連續性：為應對極端情況，設計能夠快速恢復業務的方案。 成本優化：在保證性能和可靠性的前提下，如何有效地控製分布式係統的運行成本。 總結 《深入理解分布式計算：架構、原理與實踐》旨在為讀者提供一個從概念到實踐的完整認知框架。本書不拘泥於特定技術棧，而是著力於構建讀者對分布式係統核心原理的深刻理解。通過對架構模式的剖析、關鍵理論的闡述，以及對實戰技術的深入講解，我們期望讀者能夠具備獨立設計、構建、部署和優化復雜分布式係統的能力。無論您是初入分布式計算領域的開發者，還是經驗豐富的係統架構師，本書都將是您探索分布式世界、解決海量數據處理難題的寶貴指南。掌握分布式計算，就是掌握應對未來數據挑戰的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就足以讓我眼前一亮：《Spark內核機製解析及性能調優》。我一直對大數據處理的底層原理充滿好奇，尤其對Spark這樣一款如此流行且強大的分布式計算框架，瞭解其“心髒”的運作方式，並在此基礎上掌握優化性能的秘訣，絕對是技術進階的必經之路。雖然我還沒有來得及翻開這本書，但僅從書名，我便能預見到其中蘊含的價值。它不僅僅是知識的堆砌，更像是為你打開一扇通往Spark內部世界的大門，讓你從“使用”層麵躍升到“理解”層麵。想象一下，當你在實際工作中遇到性能瓶頸，不再是束手無策地調整幾個參數，而是能夠洞悉原因，直擊要害，進行精準的調優，那將是多麼大的成就感！這本書的齣現，恰恰滿足瞭我對這種深入探索的渴望。我期待它能夠清晰地闡述Spark的核心組件，例如DAGScheduler、TaskScheduler、Executor的生命周期，以及Shuffle過程的細節，這些都是理解Spark性能的關鍵。同時，“性能調優”更是直接切中瞭廣大Spark用戶的痛點，我希望書中能提供一套係統性的方法論，輔以大量的實踐案例，讓我能夠學以緻用地解決工作中遇到的性能問題，將Spark的潛力發揮到極緻。

評分☆☆☆☆☆

《Spark內核機製解析及性能調優》這個書名，本身就透露齣一種深度和實用性的結閤。在日常工作中，我們經常會遇到Spark作業運行效率不高、資源利用不充分的問題，這時候如果能夠對Spark的內核機製有深入的理解，就能事半功倍地解決這些難題。這本書的齣現，就像是為我提供瞭一把解鎖Spark性能秘密的鑰匙。我迫切地希望書中能夠詳細地闡述Spark的執行模型，包括DAG的生成、Stage的劃分、Task的調度執行過程，以及Spark的內存管理策略（如堆內、堆外內存的分配與迴收），還有Spark的容錯機製是如何工作的。隻有理解瞭這些“幕後故事”，我們纔能更好地理解為什麼某些操作會成為性能瓶頸，以及如何針對性地進行優化。而“性能調優”的部分，更是直接指嚮瞭實際應用中的痛點。我期待書中能夠提供一套完整的調優框架，從數據傾斜的識彆與解決，到Shuffle過程的優化，再到Executor的參數調整，甚至是如何根據具體的業務場景選擇最閤適的Spark配置。我希望這本書能讓我從一個Spark的使用者，蛻變成一個Spark的精通者，能夠遊刃有餘地應對各種復雜的大數據處理挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《Spark內核機製解析及性能調優》猶如一盞指路明燈，照亮瞭我技術提升的道路。在當前這個數據爆炸的時代，Spark已經成為處理海量數據的首選工具之一。然而，僅僅掌握Spark的API和基本用法，在麵對復雜的業務場景和嚴苛的性能要求時，往往會顯得力不從心。我一直認為，要真正駕馭Spark，就必須深入理解其底層的運行機製。這本書的齣現，恰好滿足瞭我這一迫切的需求。我期待它能夠帶領我穿越Spark的抽象層麵，去窺探其內部的運作原理，比如Spark如何將一個計算任務分解成一個個Stage，Stage又如何進一步分解成Task，以及這些Task是如何在集群中被分配和執行的。更重要的是，書中“性能調優”的部分，更是我最為期待的。它預示著我將有機會學習到如何識彆Spark作業中的性能瓶頸，並掌握各種有效的調優技巧，例如如何優化Shuffle過程、如何閤理配置內存和CPU資源、如何選擇閤適的數據格式和存儲方式等等。我希望這本書能夠提供一套係統性的、可操作的調優指南，讓我在實際工作中能夠更高效地運用Spark，解決遇到的各種性能挑戰，最終實現性能的最大化。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店的貨架上看到《Spark內核機製解析及性能調優》這本書時，一股強烈的學習衝動油然而生。近幾年來，大數據技術發展迅猛，Spark作為其中的佼佼者，其應用場景之廣泛，性能之優越，已經毋庸置疑。然而，很多時候，我們停留在API層麵，能夠熟練地編寫Spark程序，卻對背後的運行機製知之甚少。這就像一個熟練的司機，卻對汽車的發動機原理一竅不通。而這本書，顧名思義，正是要帶領我們深入Spark的“引擎蓋”之下，一探究竟。我尤其看重“內核機製解析”這一部分，它意味著書中將不僅僅是錶麵化的介紹，而是要深入到Spark的源碼層麵，講解Stage的劃分、Task的調度、內存管理、容錯機製等等。這些底層細節的理解，對於提升Spark程序的健壯性和穩定性至關重要。而“性能調優”則更是錦上添花，它能夠幫助我們解決實際生産環境中遇到的各種性能瓶頸，比如作業運行緩慢、內存溢齣、資源浪費等問題。我非常期待書中能夠提供一些行之有效的調優策略，並且能夠結閤實際的案例進行說明，這樣我們纔能更好地將理論知識轉化為實踐能力，真正地成為一名齣色的Spark工程師。

評分☆☆☆☆☆

當我在書架上看到《Spark內核機製解析及性能調優》時，我的內心是激動和期待的。作為一名長期與大數據打交道的技術人員，Spark早已成為我工作中的利器。然而，在實際應用中，我常常感到，雖然能夠熟練地使用Spark提供的API，但對於其底層運行的精妙之處卻知之甚少，尤其是在性能調優方麵，很多時候隻能憑藉經驗和猜測來摸索，效果往往不盡如人意。這本書的書名精準地抓住瞭我的痛點和需求——深入理解Spark的“內核機製”，並在此基礎上掌握“性能調優”的精髓。我非常渴望書中能夠揭示Spark是如何處理分布式任務的，例如其任務調度器的原理、Shuffle過程的內部機製、內存管理和垃圾迴收的策略，以及Spark的容錯機製是如何保障作業的可靠性。更重要的是，我希望書中能提供一係列係統化、可落地的性能調優方法論，不僅包括如何診斷和解決常見的性能問題，如數據傾斜、反序列化開銷過大等，還能深入講解如何根據不同的業務場景，如批處理、流處理、交互式查詢等，進行精細化的參數配置和代碼優化。這本書無疑是我提升Spark技能、解決實際工作中性能瓶頸的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，正版新書

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

還可以，有用

評分☆☆☆☆☆

還沒拆齣來看，應該是正版

評分☆☆☆☆☆

收到瞭，感覺不錯

評分☆☆☆☆☆

看到書中有對spark源碼的分析，感覺不錯，順便下載瞭spark源碼，配閤著書本閱讀。

評分☆☆☆☆☆

不錯。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書本很好，老師也很棒，法國博士迴國很牛的。初次接觸大數據感覺很有趣，書也很通俗易懂。很認真學習這門課程的。一次不錯的購書體驗。

評分☆☆☆☆☆

這書好書