圖解Spark：核心技術與案例實戰 郭景瞻 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭景瞻著 著

圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 數據分析
• Scala
• Python
• 分布式計算
• 數據處理
• 技術書籍
• 案例實戰
• 郭景瞻

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

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 DStream的操作 8.3 Spark Streaming運行架構 8.3.1 運行架構 8.3.2 消息通信 8.3.3 Receiver分發 8.3.4 容錯性 8.4 Spark Streaming運行原理 8.4.1 啓動流處理引擎 8.4.2 接收及存儲流數據 8.4.3 數據處理 8.5 實例演示 8.5.1 流數據模擬器 8.5.2 銷售數據統計實例 8.5.3 Spark Streaming Kafka實例 8.6 小結 第9章 Spark MLlib 9.1 Spark MLlib簡介 9.1.1 Spark MLlib介紹 9.1.2 Spark MLlib數據類型 9.1.3 Spark MLlib基本統計方法 9.1.4 預言模型標記語言 9.2 綫性模型 9.2.1 數學公式 9.2.2 綫性迴歸 9.2.3 綫性支持嚮量機 9.2.4 邏輯迴歸 9.2.5 綫性小二乘法、Lasso和嶺迴歸 9.2.6 流式綫性迴歸 9.3 決策樹 9.4 決策模型組閤 9.4.1 隨機森林 9.4.2 梯度提升決策樹 9.5 樸素貝葉斯 9.6 協同過濾 9.7 聚類 9.7.1 K-means 9.7.2 高斯混閤 9.7.3 快速迭代聚類 9.7.4 LDA 9.7.5 二分K-means 9.7.6 流式K-means 9.8 降維 9.8.1 奇異值分解降維 9.8.2 主成分分析降維 9.9 特徵提取和變換 9.9.1 詞頻—逆文檔頻率 9.9.2 詞嚮量化工具 9.9.3 標準化 9.9.4 範數化 9.10 頻繁模式挖掘 9.10.1 頻繁模式增長 9.10.2 關聯規則挖掘 9.10.3 PrefixSpan 9.11 實例演示 9.11.1 K-means聚類算法實例 9.11.2 手機短信分類實例 9.12 小結 第10章 Spark GraphX 10.1 GraphX介紹 10.1.1 圖計算 10.1.2 GraphX介紹 10.1.3 發展曆程 10.2 GraphX實現分析 10.2.1 GraphX圖數據模型 10.2.2 GraphX圖數據存儲 10.2.3 GraphX圖切分策略 10.2.4 GraphX圖操作 10.3 實例演示 10.3.1 圖例演示 10.3.2 社區發現演示 10.4 小結 第11章 SparkR 11.1 概述 11.1.1 R語言介紹 11.1.2 SparkR介紹 11.2 SparkR與DataFrame 11.2.1 DataFrames介紹 11.2.2 與DataFrame的相關操作 11.3 編譯安裝SparkR 11.3.1 編譯安裝R語言 11.3.2 安裝SparkR運行環境 11.3.3 安裝SparkR 11.3.4 啓動並驗證安裝 11.4 實例演示 11.5 小結 第12章 Alluxio 12.1 Alluxio簡介 12.1.1 Alluxio介紹 12.1.2 Alluxio係統架構 12.1.3 HDFS與Alluxio 12.2 Alluxio編譯部署 12.2.1 編譯Alluxio 12.2.2 單機部署Alluxio 12.2.3 集群模式部署Alluxio 12.3 Alluxio命令行使用 12.3.1 接口說明 12.3.2 接口操作示例 12.4 實例演示 12.4.1 啓動環境 12.4.2 Alluxio上運行Spark 12.4.3 Alluxio上運行MapReduce 12.5 小結 本書附錄部分請到博文視點網站下載.broadview../30236。

編輯推薦

以Spark 2.0版本為基礎進行編寫，版本新。 不僅介紹瞭Spark 基本使用方法，還深入淺齣地講解瞭Spark 的編程模型、作業運行機製、存儲原理和運行架構等內容。通過對這些內容的學習，你可以編寫齣更加高效的應用程序，更快地定位並排除故障，而且還能對Spark 運行進行調優，讓Spark 運行得更加穩定和快速。 隨著大數據技術的發展，實時流計算、機器學習、圖計算等領域成為較熱的研究方嚮，而Spark 有著較為成熟的生態圈，能夠一站式解決類似場景的問題。通過對本書的學習，你將加深對Spark 原理和應用場景的理解，能夠更好地利用Spark 各個組件進行數據計算和算法實現。

文摘

序言

《大數據引擎的進化之路：Spark技術深度解析與應用實踐》 在當今信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步和企業發展的核心要素。從海量用戶行為日誌到復雜的科學計算模擬，再到精細化的市場營銷分析，處理和分析大規模數據集的能力直接關係到決策的質量和創新的速度。然而，傳統的數據處理工具在麵對日益增長的數據量和復雜度時，往往顯得力不從心，性能瓶頸、開發效率低下等問題層齣不窮。正是在這樣的背景下，Apache Spark應運而生，以其革命性的內存計算能力和統一的編程模型，迅速成長為大數據處理領域最耀眼的新星，引領著數據處理技術的範式轉移。 本書並非泛泛而談大數據概念，而是將目光聚焦於Spark這一核心技術，深入剖析其架構設計、核心組件、工作原理以及在實際業務場景中的落地應用。我們旨在為讀者提供一條清晰的學習路徑，從Spark的基礎概念齣發，逐步深入到其精妙的設計哲學和底層機製，最終能夠獨立運用Spark解決實際的大數據挑戰。 第一部分：Spark的基石——架構與核心原理 本書的開篇，我們將帶領讀者一同探索Spark的宏偉藍圖。Spark並非一個孤立的組件，它是一個由多個組件協同工作的生態係統。我們將首先介紹Spark的整體架構，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（機器學習庫）和GraphX（圖計算庫）等核心子項目，以及它們如何有機地集成在一起，構建起一個功能強大且靈活的通用大數據處理引擎。 隨後，我們將深入Spark的核心計算模型——彈性分布式數據集（RDD）。RDD作為Spark的基石，其不可變性、分布式存儲和容錯機製是Spark高性能和容錯能力的根本。我們將詳細闡述RDD的創建方式、轉換操作（如map, filter, reduce）和行動操作（如collect, count, save），並通過圖示和代碼示例，清晰地展示RDD在集群中的執行流程以及數據分區的概念。我們會著重講解RDD的惰性求值和DAG（有嚮無環圖）調度器，揭示Spark如何通過構建和優化執行計劃，實現高效的作業調度和並行計算，這是Spark超越傳統MapReduce的關鍵所在。 接著，我們將重點剖析Spark的內存計算機製。Spark之所以能夠實現比MapReduce快10到100倍的處理速度，很大程度上歸功於其對內存的充分利用。我們將詳細解釋Spark內存管理策略，包括RDD的緩存（persist/cache）、內存溢齣（spill to disk）等機製，以及Spark如何平衡內存占用與計算效率。理解這些機製，是掌握Spark性能調優的基礎。 第二部分：Spark的演進與智能化——Spark SQL與Spark Streaming 隨著大數據應用的深入，結構化數據的處理和實時數據分析的需求日益迫切。本書的第二部分將聚焦於Spark的兩大重要子項目：Spark SQL和Spark Streaming。 Spark SQL是Spark處理結構化數據的一大利器。我們將詳細介紹Spark SQL的演進，從最初的SchemaRDD到Catalyst優化器和Tungsten執行引擎。我們將深入理解Catalyst如何解析SQL查詢，生成優化的執行計劃，並通過代碼示例演示如何使用DataFrame和DataSet API進行數據查詢、轉換和分析，包括各種SQL函數、窗口函數以及與其他數據源（如Hive、Parquet、JSON）的集成。我們會著重強調DataFrame和DataSet相較於RDD在結構化數據處理上的優勢，以及它們如何通過Schema信息實現更高效的內存管理和查詢優化。 Spark Streaming則為我們打開瞭實時數據處理的大門。我們將詳細講解Spark Streaming的工作原理，包括其微批處理（micro-batch）模型、數據接收器（receiver）、批次生成、以及窗口操作等核心概念。我們會通過實際案例，展示如何使用Spark Streaming接收來自Kafka、Flume、Kinesis等數據源的實時數據流，並進行實時的ETL（抽取、轉換、加載）、聚閤、過濾和分析。我們還會探討Spark Streaming與Structured Streaming的演進，以及Structured Streaming如何提供更高級彆的抽象和更強的容錯保證。 第三部分：Spark的賦能——機器學習與圖計算 在大數據時代，從海量數據中挖掘價值，離不開強大的機器學習和圖計算能力。本書的第三部分將分彆介紹Spark的MLlib和GraphX。 MLlib是Spark提供的豐富機器學習庫。我們將從機器學習的基本概念入手，逐步介紹MLlib支持的各種算法，包括分類（如邏輯迴歸、決策樹、隨機森林）、迴歸（如綫性迴歸、梯度提升樹）、聚類（如K-Means）、降維（如PCA）以及協同過濾等。我們將詳細講解這些算法在Spark中的實現方式，並通過具體的代碼示例，指導讀者如何利用MLlib構建和訓練模型，進行預測和推斷。我們還會討論MLlib的流水綫（Pipeline）API，如何方便地組織和管理機器學習工作流，以及如何利用MLlib進行超參數調優和模型評估。 GraphX是Spark提供的分布式圖計算框架。我們將首先介紹圖論的基本概念，如節點、邊、度、連通分量等。然後，我們將深入解析GraphX的RDD模型，特彆是VertexRDD和EdgeRDD，以及Pregel API，這是一個受Pregel模型啓發的通用圖計算框架。我們將通過實際案例，演示如何使用GraphX進行圖的構建、遍曆、 PageRank算法、連通分量查找等圖分析任務。理解GraphX，將幫助我們處理社交網絡分析、推薦係統、知識圖譜等復雜關係型數據。 第四部分：Spark的實踐——性能調優與企業級應用 理論結閤實際，方能學以緻用。本書的第四部分將迴歸到Spark的性能調優和企業級應用。 在性能調優方麵，我們將匯集Spark常見的性能問題，並提供係統性的解決方案。這包括數據分區、Shuffle調優、內存管理策略的深入應用、序列化機製的選擇（Kryo vs Java）、廣播變量的使用、纍加器（Accumulator）的妙用、以及如何利用Spark UI進行性能瓶頸的診斷。我們將通過大量的實際案例，講解如何根據具體的業務場景和集群環境，對Spark應用程序進行精細化的調優，從而最大限度地發揮Spark的計算潛力。 在企業級應用方麵，我們將探討Spark在實際生産環境中的部署和運維。這包括Spark的集群部署模式（Standalone, YARN, Mesos, Kubernetes）、資源管理、作業提交與監控、以及與Hadoop生態係統（HDFS, Hive, HBase）的集成。我們將分享一些企業在實際應用Spark時遇到的挑戰和最佳實踐，例如數據治理、安全加固、故障恢復和彈性伸縮等。 結語 《大數據引擎的進化之路：Spark技術深度解析與應用實踐》力求成為一本既有深度又有廣度的Spark技術指南。我們不僅會講解Spark的技術細節，更注重闡述其背後的設計思想和解決問題的能力。通過本書，我們希望讀者能夠： 深刻理解Spark的架構設計和核心原理，掌握內存計算和DAG調度的精髓。 熟練運用Spark SQL進行結構化數據的高效處理和分析。 掌握Spark Streaming實現實時數據流的監控和分析。 勝任利用MLlib和GraphX進行復雜的數據挖掘和圖分析任務。 具備進行Spark應用程序性能調優和企業級部署的能力。 無論您是剛剛接觸大數據領域的技術新手，還是希望深入理解Spark底層機製的資深開發者，亦或是麵臨大數據挑戰的企業架構師，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的指導。讓我們一同踏上Spark的學習之旅，駕馭大數據的力量，驅動業務的創新與發展。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在實際工作中飽受大數據處理性能瓶頸睏擾的開發者，我對於能夠真正解決問題、提升效率的技術書籍有著極高的期待。《圖解Spark：核心技術與案例實戰》這本書，可以說完全超齣瞭我的預期。作者並沒有將重點放在羅列API或者簡單介紹功能上，而是花瞭大篇幅去剖析Spark的執行引擎、內存模型、容錯機製等核心原理。通過圖文並茂的方式，將Spark內部復雜的運作流程變得易於理解。我尤其喜歡的是書中對於Spark的調優部分的講解，提供瞭非常多切實可行的方法和策略，例如如何根據不同的業務場景選擇閤適的Shuffle機製，如何優化內存使用，如何進行任務級彆的調度。我嘗試瞭書中提到的幾種調優方法，發現程序運行效率有瞭顯著的提升，這對我日常的工作效率帶來瞭巨大的改善。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就非常吸引人，硬殼精裝，印刷質量也很棒，拿在手裏很有分量感。雖然我還沒有來得及細讀，但翻閱瞭一下目錄和一些章節，感覺內容非常充實，排版也清晰明瞭。我尤其對那些用圖解方式解釋概念的部分很期待，我一嚮覺得抽象的技術概念，如果能配閤生動的圖示，理解起來會事半功倍。聽說這本書的作者在Spark領域非常有經驗，並且注重實踐，這點讓我非常安心。我目前的工作經常會涉及到大數據處理，而Spark又是繞不開的技術，所以迫切希望通過這本書來係統地梳理和鞏固我的Spark知識體係。看到書中有不少實際案例，我非常希望能從中學習到彆人是如何解決實際問題的，這對於提升我的實操能力非常有幫助。感覺這本書將會是我近期最常翻閱的技術書籍之一，希望能藉此機會在Spark的海洋裏暢遊一番，找到屬於自己的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是作者的功底深厚，而且講解非常到位。對於Spark的核心組件，如RDD、DataFrame、Spark SQL、Spark Streaming等，作者都做瞭非常細緻的闡述，並且用瞭很多生動的比喻和形象的圖例，讓那些一開始覺得晦澀難懂的概念變得豁然開朗。尤其是一些底層的原理，比如Spark的內存管理、調度機製，作者並沒有流於錶麵，而是深入到源碼層麵，結閤實際代碼片段進行講解，這對於想要深入理解Spark的開發者來說，簡直是寶藏。而且，本書不僅僅是理論的堆砌，還穿插瞭大量的實戰案例，這些案例覆蓋瞭從數據清洗、ETL到機器學習、圖計算等多個場景，非常貼閤實際工作中的需求。我嘗試著跟著書中的案例動手實踐，發現效果非常好，不僅鞏固瞭理論知識，還學到瞭不少實用的技巧和優化思路。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過一些關於Spark的書籍，但都感覺要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難形成一個完整的知識體係。這本書給我的感覺就是“潤物細無聲”，在不知不覺中就將Spark的核心概念和精髓灌輸給瞭讀者。作者在講解時，總是能找到一個非常好的切入點，用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，並配以恰到好處的圖示，讓整個學習過程變得輕鬆愉快。而且，書中對Spark的演進和未來發展方嚮也有所涉及，這讓我對Spark技術有瞭更長遠的認識。我印象深刻的是關於Spark的持久化機製的講解，作者通過對比不同的持久化策略，以及它們在內存和磁盤上的具體實現，讓我對如何選擇最優的持久化方式有瞭更深刻的理解。總而言之，這是一本值得反復閱讀和學習的優秀技術書籍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的知識體係非常完整，從Spark的入門介紹到高級特性的深入解析，再到實際應用場景的案例分享，可謂是應有盡有。作者的講解邏輯非常清晰，循序漸進，即使是初學者，也能在短時間內建立起對Spark的整體認知。我特彆欣賞的是書中對Spark生態係統的介紹，不僅涵蓋瞭Spark Core，還觸及瞭Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等關鍵組件，並詳細講解瞭它們之間的聯係與區彆。這對於想要構建完整Spark應用場景的開發者來說，非常有價值。書中的案例分析部分更是亮點，選取瞭許多具有代錶性的工業界應用案例，作者不僅給齣瞭解決方案，還深入分析瞭背後的技術原理和設計思路，讓我們能夠舉一反三，觸類旁通。