Spark Streaming技術內幕及源碼剖析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王傢林，夏陽 著

圖書標籤:

• Spark Streaming
• 流處理
• 實時計算
• 大數據
• Spark
• 源碼分析
• 技術內幕
• 數據工程
• 分布式計算
• Scala

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302464914

版次：1

商品編碼：12177748

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

頁數：251

字數：264000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　全麵透徹剖析Spark Streaming技術內幕和源碼，並結閤Spark Streaming調優實踐的經驗總結，適閤所有大數據應用的技術管理和開發人員閱讀。
　　本書涵蓋Spark Streaming的內部技術原理、源碼分析、性能調優方法以及對未來Spark Streaming新版本的新功能分析。

內容簡介

　　本書以大數據處理引擎Spark的穩定版本1.6.x為基礎，從應用案例、原理、源碼、流程、調優等多個角度剖析Spark上的實時計算框架Spark Streaming。在勾勒齣Spark Streaming架構輪廓的基礎上，從基本源碼開始進行剖析，由淺入深地引導已具有Spark和Spark Streaming基礎技術知識的讀者進行Spark Streaming的進階學習，理解Spark Streaming的原理和運行機製，為流數據處理的決策和應用提供瞭技術參考；結閤Spark Streaming的深入應用的需要，對Spark Streaming的性能調優進行瞭分析，也對Spark Streaming功能的改造和擴展提供瞭指導。
　　本書適閤大數據領域CTO、架構師、高級軟件工程師，尤其是Spark領域已有Spark Streaming基礎知識的從業人員閱讀，也可供需要深入學習Spark、Spark Streaming的高校研究生和高年級本科生參考。

作者簡介

　　王傢林，中國著名的Spark培訓專傢，Apache Spark、Android 技術中國區布道師，DT大數據夢工廠創始人和首席專傢，Android軟硬整閤專傢。徹底研究瞭 Spark 從 0.5.0 到 2.1.0 中共 28個版本的 Spark 源碼，目前緻力於開發優化的 Spark 中國版本。尤其擅長 Spark 在生産環境下各種類型和場景故障的排除和解決，癡迷於 Spark 生産環境下任意類型(例如 Shuffle 和各種內存問題及數據傾斜問題等)的 Spark 程序的深度性能優化。從 2014 年 6 月 24 日起，已開啓免費的 Spark 公開課《決勝大數據時代 Spark100 期公益大講堂》。在 2015 年 6月 27 日成立 DT 大數據夢工廠，開啓 IMF(Impossible Mission Force)行動，率先在全球開展以 Spark 為核心的，免費為社會培養 100 萬企業級實戰高級大數據人纔行動計劃，截止目前已有數韆人參與到這個行動之中。

　　夏陽，係統架構師，從事平颱和應用軟件研發工作多年，行業閱曆豐富，對行業技術發展有獨到見解和精準判斷，近幾年先後就職於中創中間件公司、蟻坊軟件公司、任子行網絡技術股份有限公司，從事大數據相關的技術研發工作。對大數據處理、機器學習、圖計算、文本處理等技術領域有豐富工作經驗和濃厚興趣。

目錄

第1章 Spark Streaming應用概述 ······1
1.1 Spark Streaming應用案例 ·······2
1.2　Spark Streaming應用剖析 ·····13
第2章 Spark Streaming基本原理 ····15
2.1　Spark Core簡介 ··················16
2.2 Spark Streaming設計思想 ·····26
2.3 Spark Streaming整體架構 ·····30
2.4 編程接口 ·························33
第3章 Spark Streaming運行流程詳解·············39
3.1 從StreamingContext的初始化到啓動 ··········40
3.2 數據接收 ·························54
3.3 數據處理 ·························91
3.4 數據清理 ························115
3.5 容錯機製 ························127
3.5.1 容錯原理 ·························128
3.5.2 Driver容錯機製 ·················152
3.5.3 Executor容錯機製 ··············161
3.6 No Receiver方式 ···············167
3.7 輸齣不重復 ·····················175
3.8 消費速率的動態控製 ·········176
3.9 狀態操作 ························189
3.10 窗口操作 ·······················212
3.11 頁麵展示 ·······················216
3.12 Spark Streaming應用程序的停止··········227
第4章Spark Streaming 性能調優機製···········237
4.1 並行度解析 ·····················238
4.1.1 數據接收的並行度 ·············238
4.1.2 數據處理的並行度 ·············240
4.2 內存······························240
4.3 序列化 ···························240
4.4 Batch Interval ···················241
4.5 Task ·······························242
4.6 JVM GC ·························242
第5章Spark 2.0中的流計算 ··········245
5.1 連續應用程序 ··················246
5.2 無邊界錶unbounded table ····248
5.3 增量輸齣模式 ··················249
5.4 API簡化 ··························250
5.5 其他改進 ························250

浪潮之上，數據洪流中的實時洞察：一本關於構建高吞吐、低延遲數據處理係統的深度指南 在這個信息爆炸的時代，數據已不再是靜止的檔案，而是湧動的河流。每一秒鍾，海量的數據在産生、傳輸，它們蘊含著商業洞察、用戶行為、係統狀態等至關重要的信息。如何在這股洶湧的數據洪流中捕捉價值？如何實時響應不斷變化的市場需求？如何構建一個能夠處理指數級增長數據、同時保持毫秒級延遲的強大係統？ 本書將帶領您深入探究構建這一切的核心技術，揭示那些在實時數據處理領域鮮為人知的底層邏輯和實踐技巧。我們不僅僅是介紹“是什麼”，更是剖析“為什麼”和“怎麼做”，讓您真正掌握構建高性能、高可用、可擴展的實時數據處理係統的能力。 第一部分：實時數據處理的基石——理解數據流的本質 在開始深入技術細節之前，理解數據流的本質是至關重要的。數據流並非簡單的消息集閤，它是一種連續不斷、永不停歇的數據序列。本書將從最基礎的概念齣發，為您梳理數據流的特性，包括： 事件時間與處理時間的差異： 為什麼區分這兩個時間點如此關鍵？它如何影響數據的一緻性、窗口聚閤的準確性以及結果的可靠性？我們將深入探討亂序事件的處理機製，以及如何通過水印（Watermarking）等技術來優雅地應對延遲和亂序，確保計算結果的準確性。 數據流的生命周期管理： 數據如何在係統中生成、傳輸、處理、存儲？我們將探討不同數據源的特點，如消息隊列（Kafka、Pulsar）、日誌收集係統、傳感器數據等，並分析它們在數據流處理中的作用與挑戰。 狀態管理的重要性： 實時數據處理往往需要維護和更新狀態，例如用戶會話、計數器、聚閤結果等。本書將深入分析狀態管理的不同策略，包括本地狀態、分布式狀態，以及如何保證狀態的一緻性和容錯性，尤其是在麵對節點故障和網絡分區時。 容錯與可恢復性： 在分布式係統中，故障是不可避免的。如何設計一個能夠抵抗節點失效、網絡中斷，並能快速恢復的係統？我們將探討端到端（End-to-End）的Exactly-Once語義，以及實現這一目標的各種機製，如檢查點（Checkpointing）、預寫日誌（WAL）等。 第二部分：構建強大的實時處理引擎——深度剖析核心架構與設計 理解瞭數據流的本質，我們便可以著手構建能夠駕馭這股洪流的引擎。本書將帶領您深入剖析當前主流的實時數據處理引擎的設計哲學和核心組件，重點在於理解其內部工作機製，而不是僅僅停留在API層麵。 分布式流處理架構的演進： 從早期的批處理到微批處理，再到真正的事件驅動流處理，我們將迴顧其發展曆程，理解不同架構的優缺點，以及它們如何一步步解決實時數據處理的難題。 數據分片與並行處理： 如何將海量數據有效分發到多個計算節點上，並實現高效的並行處理？我們將深入探討數據分區的策略，如哈希分區、範圍分區等，以及它們對性能和負載均衡的影響。 Shuffle機製的優化： 在分布式係統中，Shuffle（數據重分布）是連接不同階段的關鍵，但也是性能的瓶頸。我們將深入解析Shuffle的內部實現，包括Shuffle Map、Shuffle Reduce階段，以及如何通過各種優化手段（如數據壓縮、閤並、並行Shuffle服務）來降低Shuffle的開銷。 調度與資源管理： 在復雜的分布式環境中，如何有效地調度任務、分配資源、管理集群？我們將探討任務調度器的設計原則，包括DAG（Directed Acyclic Graph）的構建、任務的依賴關係解析、資源分配策略等，以及如何與YARN、Kubernetes等資源管理器集成。 內存管理與垃圾迴收： 實時數據處理引擎通常需要大量內存來緩存數據和中間結果。本書將深入分析其內存管理策略，包括內存池、對象復用等，並探討不同垃圾迴收器（GC）在低延遲場景下的錶現與調優。 第三部分：實戰演練與高級主題——從理論到應用的飛躍 掌握瞭底層原理，您將能夠更好地理解和運用現有的工具，並能根據實際需求進行定製化開發。本書將通過豐富的實戰案例和深入的探討，幫助您將理論知識轉化為實際生産力。 高性能流處理的調優秘訣： 性能永遠是實時數據處理的核心追求。我們將總結一係列經過實踐檢驗的性能調優技巧，涵蓋數據源優化、計算邏輯優化、Shuffle優化、網絡優化、內存管理調優等多個維度，幫助您將係統的吞吐量推嚮極緻。 有狀態流處理的挑戰與解決方案： 狀態是實時計算的靈魂，但也是最大的挑戰之一。我們將深入探討如何有效地管理和維護分布式狀態，包括狀態後端（如RocksDB、HDFS）、狀態遷移、快照恢復等，以及如何處理狀態膨脹問題。 連接外部係統——數據同步與集成： 實時數據處理係統往往需要與數據庫、緩存、文件係統、其他服務進行數據交互。我們將探討如何設計高效、可靠的數據同步與集成方案，包括讀寫分離、異構數據源同步、數據一緻性保障等。 流式ETL與實時報錶： 如何構建一個能夠實時清洗、轉換、加載（ETL）海量數據的管道？如何基於流式數據實時生成報錶和儀錶盤？本書將提供具體的實現思路和最佳實踐。 實時機器學習與智能應用： 當實時數據遇上機器學習，將會激發齣無限可能。我們將探討如何構建實時特徵工程管道，以及如何將訓練好的模型部署到流處理引擎中，實現實時預測、異常檢測、個性化推薦等智能應用。 麵嚮生産環境的部署與監控： 理論再好，也需要落地生産。本書將分享關於如何將實時數據處理係統部署到生産環境的經驗，包括集群規劃、配置管理、版本升級，以及如何建立有效的監控體係，及時發現和解決問題。 本書適閤人群： 大數據工程師： 渴望深入理解實時數據處理引擎底層原理，提升係統性能和穩定性。 架構師： 需要設計和構建高吞吐、低延遲的數據處理平颱，麵臨海量數據挑戰。 數據科學傢/機器學習工程師： 希望將實時數據應用於模型訓練和預測，構建智能應用。 對分布式係統和並發編程感興趣的技術愛好者： 希望深入瞭解現代數據處理技術的實現細節。 閱讀本書，您將獲得： 對實時數據處理核心概念的深刻理解。 對主流流處理引擎內部工作機製的清晰洞察。 一套行之有效的係統設計與性能調優方法論。 解決實際生産環境中復雜數據處理問題的能力。 構建麵嚮未來的、具有競爭力的實時數據處理係統的自信。 在這股奔湧而來的數據洪流中，希望本書能成為您手中的“導航儀”和“推進器”，幫助您乘風破浪，捕捉每一份寶貴的數據價值。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 我對Spark Streaming的理解還停留在“代碼搬運工”的層麵，雖然能寫齣一些能跑的代碼，但對背後的原理知之甚少。這本書的標題“技術內幕及源碼剖析”讓我眼前一亮，這正是我渴望突破的瓶頸。我希望書中能夠詳盡地剖析Spark Streaming的運行流程，從接收數據到轉化為RDD，再到最終的計算和輸齣，每一步都做到清晰明瞭。我特彆期待書中能夠深入講解Spark Streaming的容錯機製，尤其是如何保證數據不丟失、不重復。例如，WAL（Write-Ahead Logging）是如何工作的？當Spark Worker節點宕機後，數據又是如何被重新處理的？我希望能從中學習到如何設計一個健壯的Spark Streaming應用，使其能夠在大規模數據流下穩定運行。同時，書中是否會探討Spark Streaming在不同場景下的應用最佳實踐，比如在金融領域的實時風控，或者在物聯網領域的設備監控？這些實戰性的內容對於我提升實際工作能力將是無價的。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 在大數據生態係統中，Spark Streaming以其強大的能力和易用性吸引瞭眾多開發者。然而，要真正精通一項技術，深入理解其底層實現至關重要。《Spark Streaming技術內幕及源碼剖析》這本書正好填補瞭這一空白。我非常期待書中能夠揭示Spark Streaming的內部運作機製，例如它如何將離散的流數據封裝成RDD，以及這些RDD是如何在Spark集群中被高效地調度和執行的。我希望書中能詳細介紹Spark Streaming的容錯策略，特彆是對於Exactly-once語義的實現，是否會涉及Checkpointing、WAL等機製的源碼級解釋？此外，對於Spark Streaming的性能調優，我也抱有極大的期望。例如，如何閤理地設置batch interval以平衡延遲和吞吐量？如何優化數據序列化和反序列化過程？如何利用Spark Core的各種優化手段來提升Spark Streaming的整體性能？我希望這本書能夠提供一套係統性的方法論，幫助開發者構建高性能、高可用的流處理應用，從而在實際工作中解決復雜的數據處理難題。

評分☆☆☆☆☆

書名：Spark Streaming技術內幕及源碼剖析 評價一： 我一直對大數據流處理技術非常感興趣，尤其是在工作中經常會遇到需要實時處理海量數據的場景。市麵上關於Spark Streaming的資料不少，但很多都停留在API的講解層麵，很少有能真正深入到底層原理的書籍。當我看到《Spark Streaming技術內幕及源碼剖析》這本書時，我充滿瞭期待。我希望這本書能夠帶我走齣API的迷霧，真正理解Spark Streaming是如何在分布式環境下高效、穩定地處理流式數據的。例如，它如何管理和調度大量的微批次任務？內存中的數據又是如何被組織和訪問的？對於容錯機製，書裏是否會詳細講解WAL（Write-Ahead Logging）的原理，以及在節點故障時如何保證數據的Exactly-once語義？另外，對於Spark Streaming在不同部署模式下的性能錶現，以及如何進行精細化的調優，我也非常渴望從書中找到答案。我希望這本書不隻是一個技術的堆砌，更能提供一些作者在實際應用中的經驗和思考，幫助我少走彎路，更快地掌握Spark Streaming的核心精髓，從而在實際項目中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 作為一個剛接觸Spark Streaming的開發者，我對於其背後的運作機製感到有些睏惑。雖然我已經閱讀瞭一些入門教程，並嘗試運行瞭一些簡單的例子，但總感覺隔靴搔癢，無法深入理解其中的奧妙。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個絕佳的學習機會。我尤其關注書中關於Spark Streaming的架構設計的部分，希望能夠清晰地瞭解其與Spark Core的集成方式，以及Stage、Task等概念在流處理中的具體體現。此外，對於Spark Streaming如何實現容錯和Exactly-once處理，我也是非常好奇。比如，它是否利用瞭RDD的Lineage信息來實現故障恢復？在數據丟失或重復的情況下，有哪些機製可以進行保障？我還希望能從書中學習到如何根據實際需求，選擇閤適的Spark Streaming部署模式，以及如何針對性地進行性能優化，比如如何調整batch interval、如何優化shuffle操作，以及如何閤理地分配資源，從而最大化流處理的吞吐量和最低化延遲。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 從技術發展的角度來看，實時數據處理已經成為大數據領域不可或缺的一部分。《Spark Streaming技術內幕及源碼剖析》這本書聽起來就非常有分量，承諾要“深入源碼”，這正是我一直以來所追求的。我期待書中能夠詳細解析Spark Streaming的核心組件，例如Receiver、DStream、StreamingContext等，並且能夠提供這些組件在Spark內部是如何實現其功能的。特彆是對於DStream的演進過程，以及它如何在Spark Core的調度器下被高效地執行，我希望能有清晰的理解。此外，這本書能否詳細講解Spark Streaming的各種高級特性，例如窗口操作（Sliding Window）的實現原理，以及如何處理遲到的數據（Late Data）？我對Spark Streaming如何與外部數據源（如Kafka、Flume、Kinesis）進行集成，以及在集成過程中可能遇到的性能瓶頸和解決方案，也抱有濃厚的興趣。這本書是否能夠提供一些實用的調優建議，幫助我優化流處理應用的性能，從而在競爭激烈的市場中脫穎而齣，這也是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

很好的說，價格非常非常實惠

評分☆☆☆☆☆

快速地看一遍，應該比自己琢磨節約時間。

評分☆☆☆☆☆

這本書很不錯

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實用，值得購買

評分☆☆☆☆☆

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實用，值得購買

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非常好非常好非常好非常好非常好

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