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耿嘉安 著

图书标签:

• Spark
• 内核
• 架构设计
• 分布式计算
• 大数据
• 高性能
• Java
• Scala
• 源码分析
• 技术栈

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111584391

版次：1

商品编码：12302500

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：690

编辑推荐

适读人群 ：本书主要适合于以下读者：1.想要学习Scala语言的开发人员2.想要学习Spark原理的数据开发人员3.服务器和分布式系统开发人员4.分布式系统架构师5.Spark集群运维、部署及性

多位专家联袂推荐，360大数据专家撰写，剖析Spark 2.1.0架构与实现精髓

细化到方法级，提炼出多个流程图，立体呈现架构、环境、调度、存储、计算、部署、API七大核心设计

内容简介

多位专家联袂推荐，360大数据专家撰写，剖析Spark 2.1.0架构与实现精髓。细化到方法级，提炼出多个流程图，立体呈现架构、环境、调度、存储、计算、部署、API七大核心设计。本书一共有10章内容，主要包括以下部分。

准备部分：介绍Spark的环境搭建和基本原理，有效降低了读者进入Spark世界的门槛，同时对Spark背景知识及整体设计能有宏观的认识。

基础部分：介绍Spark的基础设施（包括配置、RPC、度量等）、初始化、执行环境等内容，使读者深入理解RPC框架的设计、执行环境功能，是了解核心内容的前提。

核心部分：该部分是Spark*为核心的部分，涵盖存储体系、调度系统、计算引擎、部署模式等。读者将充分了解Spark的数据处理与实现细节，透视本质，是进行定制化、性能优化、精准排查的基础，学习和工作更加高效。

API部分：这部分主要对Spark的新老API进行对比，对新API进行简单介绍。

作者简介

耿嘉安 10余年IT行业相关经验。先后就职于阿里巴巴、艺龙、360，专注于开源和大数据领域。在大量的工作实践中，对J2EE、JVM、Tomcat、Spring、Hadoop、Spark、MySQL、Redis都有深入研究，尤其喜欢剖析开源项目的源码实现。早期从事J2EE企业级应用开发，对Java相关技术有独到见解。著有《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书。

目录

目录 Contents
本书赞誉
前言
第1章　环境准备 1
1.1　运行环境准备 2
1.1.1　安装JDK 2
1.1.2　安装Scala 2
1.1.3　安装Spark 3
1.2　Spark初体验 4
1.2.1　运行spark-shell 4
1.2.2　执行word count 5
1.2.3　剖析spark-shell 9
1.3　阅读环境准备 14
1.3.1　安装SBT 15
1.3.2　安装Git 15
1.3.3　安装Eclipse Scala IDE插件 15
1.4　Spark源码编译与调试 17
1.5　小结 23
第2章　设计理念与基本架构 24
2.1　初识Spark 25
2.1.1　Hadoop MRv1的局限25
2.1.2　Spark的特点 26
2.1.3 Spark使用场景 28
2.2　Spark基础知识 29
2.3　Spark基本设计思想 31
2.3.1　Spark模块设计 32
2.3.2　Spark模型设计 34
2.4　Spark基本架构 36
2.5　小结 38
第3章　Spark基础设施 39
3.1　Spark配置 40
3.1.1　系统属性中的配置 40
3.1.2　使用SparkConf配置的API 41
3.1.3　克隆SparkConf配置 42
3.2　Spark内置RPC框架 42
3.2.1　RPC配置TransportConf 45
3.2.2　RPC客户端工厂Transport- ClientFactory 47
3.2.3　RPC服务端TransportServer 53
3.2.4　管道初始化 56
3.2.5　TransportChannelHandler详解 57
3.2.6　服务端RpcHandler详解 63
3.2.7　服务端引导程序Transport-ServerBootstrap 68
3.2.8　客户端TransportClient详解 71
3.3　事件总线 78
3.3.1　ListenerBus的继承体系 79
3.3.2　SparkListenerBus详解 80
3.3.3　LiveListenerBus详解 83
3.4　度量系统 87
3.4.1　Source继承体系 87
3.4.2　Sink继承体系 89
3.5　小结 92
第4章　SparkContext的初始化 93
4.1　SparkContext概述 94
4.2　创建Spark环境 97
4.3　SparkUI的实现 100
4.3.1　SparkUI概述 100
4.3.2　WebUI框架体系 102
4.3.3　创建SparkUI 107
4.4　创建心跳接收器 111
4.5　创建和启动调度系统112
4.6　初始化块管理器BlockManager 114
4.7　启动度量系统 114
4.8　创建事件日志监听器115
4.9　创建和启动ExecutorAllocation-Manager 116
4.10　ContextCleaner的创建与启动 120
4.10.1　创建ContextCleaner 120
4.10.2　启动ContextCleaner 120
4.11　额外的SparkListener与启动事件总线 122
4.12　Spark环境更新 123
4.13　SparkContext初始化的收尾 127
4.14　SparkContext提供的常用方法 128
4.15　SparkContext的伴生对象130
4.16　小结 131
第5章　Spark执行环境 132
5.1　SparkEnv概述 133
5.2　安全管理器SecurityManager 133
5.3　RPC环境 135
5.3.1　RPC端点RpcEndpoint 136
5.3.2　RPC端点引用RpcEndpointRef 139
5.3.3　创建传输上下文TransportConf 142
5.3.4　消息调度器Dispatcher 142
5.3.5　创建传输上下文Transport-Context 154
5.3.6　创建传输客户端工厂Transport-ClientFactory 159
5.3.7　创建TransportServer 160
5.3.8　客户端请求发送 162
5.3.9　NettyRpcEnv中的常用方法 173
5.4　序列化管理器SerializerManager 175
5.5　广播管理器BroadcastManager 178
5.6　map任务输出跟踪器 185
5.6.1　MapOutputTracker的实现 187
5.6.2　MapOutputTrackerMaster的实现原理 191
5.7　构建存储体系 199
5.8　创建度量系统 201
5.8.1　MetricsCon?g详解 203
5.8.2　MetricsSystem中的常用方法 207
5.8.3　启动MetricsSystem 209
5.9　输出提交协调器 211
5.9.1　OutputCommitCoordinator-Endpoint的实现 211
5.9.2　OutputCommitCoordinator的实现 212
5.9.3　OutputCommitCoordinator的工作原理 216
5.10　创建SparkEnv 217
5.11　小结 217
第6章　存储体系 219
6.1　存储体系概述 220
6.1.1　存储体系架构 220
6.1.2　基本概念 222
6.2　Block信息管理器 227
6.2.1　Block锁的基本概念 227
6.2.2　Block锁的实现 229
6.3　磁盘Block管理器 234
6.3.1　本地目录结构 234
6.3.2　DiskBlockManager提供的方法 236
6.4　磁盘存储DiskStore 239
6.5　内存管理器 242
6.5.1　内存池模型 243
6.5.2　StorageMemoryPool详解 244
6.5.3　MemoryManager模型 247
6.5.4　Uni?edMemoryManager详解 250
6.6　内存存储MemoryStore 252
6.6.1　MemoryStore的内存模型 253
6.6.2　MemoryStore提供的方法 255
6.7　块管理器BlockManager 265
6.7.1　BlockManager的初始化 265
6.7.2　BlockManager提供的方法 266
6.8　BlockManagerMaster对Block-Manager的管理 285
6.8.1　BlockManagerMaster的职责 285
6.8.2　BlockManagerMasterEndpoint详解 286
6.8.3　BlockManagerSlaveEndpoint详解 289
6.9　Block传输服务 290
6.9.1　初始化NettyBlockTransfer-Service 291
6.9.2　NettyBlockRpcServer详解 292
6.9.3　Shuf?e客户端 296
6.10　DiskBlockObjectWriter详解 305
6.11　小结 308
第7章　调度系统 309
7.1　调度系统概述 310
7.2　RDD详解 312
7.2.1　为什么需要RDD 312
7.2.2　RDD

前言/序言

Preface 前　言为什么写这本书给本书写前言时，让我想起了两年前给《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书写前言的经历。我不禁想起崔护的《题都城南庄》这首诗，诗的内容是：
去年今日此门中，人面桃花相映红。
人面不知何处去，桃花依旧笑春风。
从核心思想和架构来看，Spark依然是那个Spark，但是我已经找了一个新的“东家”。我的年龄不知不觉中又长了两岁，Spark也在大数据领域从“新贵”变成了“老人”。Spark的版本从0.x.x到2.x.x基本上也是用了两年时间。
自从《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书出版后，引起了一些市场反响，更难得的是得到了很多读者的反馈。一些热心的读者通过微信或者邮件向我指出了书中内容的很多不足之处，包括错别字、错误的描述、代码分析有点像流水账、提纲挈领的内容偏少、代码版本过低等。一些错误在修订的版本中得到了解决，有些修正的内容则通过单独写博客来补充。在与读者的沟通过程中，也纠正了我对一些问题的理解偏差。再次深深地感谢广大读者的支持与帮助！
一些读者对《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书的内容非常肯定，希望能够出第2版，高婧雅编辑也一再“怂恿”我，但是我一直没有写第2版的打算。我当时希望有人能够以更好的方式写一本介绍和分析Spark 2.0版本的源码分析书籍，因为我感觉之前的写作方式的确不是很好。在我心中一直有个矛盾：如果源码太少，源码分析的书籍将退化成单纯讲原理的书籍，对于想深入理解Spark实现的读者来说这是不够的；如果源码太多，又让人有堆砌代码或者“混”篇幅的感觉。很多源码分析的书只是简单说说接口或者方法的功能，让人始终有种“雾里看花”的感觉。所以我一直很期待能有更好的方式来写作源码分析类的书。
在一年多的等待中，我始终没有发现类似书籍的出现，于是我打算再做一次尝试。这次摈弃了《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书中按照代码执行流程分析的方式，改为先从整体上介绍一个系统，然后逐个分析每个组件的功能，最后将这些组件之间的关系用流程图的方式串联起来。本书的写作方式依然犯有代码过多的“毛病”，但我还是期待本书能带来一些新的气象。
本书的主要特色按照源码分析的习惯设计，从脚本分析到初始化，再到核心内容。整个过程遵循由浅入深的基本思路。
每一章先对本章的内容有个总体介绍，然后深入分析各个组件的实现原理，最后将各个组件之间的关系通过执行流程来展现。
本书尽可能地用图来展示原理，以加速读者对内容的掌握。
本书讲解的很多实现及原理都值得借鉴，可以帮助读者提升架构设计、程序设计等方面的能力。
本书尽可能保留较多的源码，以便于初学者能够在脱离办公环境的地方（如地铁、公交等），也能轻松阅读。
读者对象源码阅读是一项苦差事，人力和时间成本都很高，尤其对于刚刚接触Spark的人来说更是如此。本书尽可能保留源码，使得分析过程不至于产生跳跃感，目的是降低大多数人的学习门槛。如果你是从事IT工作1～3年的新人或者希望开始学习Spark的核心知识，本书非常适合你。如果你已经对Spark有所了解或者已经使用它，还想进一步提高自己，那么本书更适合你。如果你是一个开发新手，对Java、Linux等基础知识还不是很了解的话，本书可能不太适合你。如果你已经对Spark有深入的研究，本书也许可以作为你的参考资料。
总体来说，本书适合以下人群：
已经了解过Spark，但还想深入理解Spark实现原理的人；大数据技术爱好者；对性能优化和部署方案感兴趣的运维工程师与架构师；开源代码爱好者，喜欢研究源码的同学可以通过本书学到一些阅读源码的方式、方法。
本书不会教你如何开发Spark应用程序，而只拿word count的经典例子做演示。本书会简单介绍Hadoop MapReduce、Hadoop YARN、Mesos、Alluxio（Tachyon）、ZooKeeper、HDFS、Akka、Jetty、Netty，但不会过多介绍这些框架的使用，因为市场上已经有丰富的书籍供读者挑选。本书也不会过多介绍Scala、Java、Shell的语法，读者可以在市场上选择适合自己的书籍阅读。本书将无比适合那些想要破解“潘多拉魔盒”的人！
如何阅读本书本书一共有10章内容，主要包括以下部分。
准备部分（第1～2章）：简单介绍了Spark的环境搭建和基本原理，帮助读者了解一些背景知识。
基础部分（第3～5章）：介绍Spark的基础设施、SparkContext的初始化、Spark执行环境等内容。
核心部分（第6～9章）：这是Spark最为核心的部分，包括存储体系、调度系统、计算引擎、部署模式等。
API部分（第10章）：这部分主要对Spark的新旧API进行对比，对新API进行介绍。
本书最后的附录中还包括一些内容：附录A介绍的是Spark中最常用的工具类Utils；附录B是Akka的简介；附录C为Jetty的简介和工具类JettyUtils的介绍；附录D为Metrics库的简介和Metrics中部分API的介绍；附录E演示了Hadoop 1.0版本中的word count例子；附录F

深入解析现代大数据引擎的灵魂：从设计哲学到工程实践 这是一部旨在揭示高性能、可扩展大数据处理核心秘密的著作。它不满足于简单罗列API的使用技巧，而是带领读者潜入技术的最深层，探究驱动现代数据分析引擎运转的精巧架构与深邃的工程智慧。本书将大数据处理的复杂性剥离开一层层表象，直抵那些奠定其强大能力的基石。 从设计哲学出发，本书首先会引导读者理解构建一个卓越大数据处理框架所需要考量的根本性问题。 为什么需要如此复杂的分布式计算模型？如何才能在海量数据面前实现计算的有效并行？如何权衡吞吐量、延迟和资源利用率？这些问题的答案并非一蹴而就，而是需要对计算机科学原理、分布式系统理论以及性能优化策略有着深刻的洞察。本书将从分布式系统的基本范式入手，例如CAP理论在实际应用中的考量，一致性模型的选择对系统行为的影响，以及容错机制的设计对于构建高可用系统的关键作用。 接着，我们将深入剖析引擎的核心组件，揭示它们为何如此设计。 想象一下，一个庞大的数据处理任务被分解成无数个小任务，在成百上千台机器上同时运行，最终汇聚成精确的结果。这背后离不开精妙的调度器，它需要高效地将任务分配给可用的资源，并实时监控任务的执行状态，处理节点故障，重试失败的任务。本书将详细讲解调度器是如何运作的，包括其任务队列管理、资源分配策略、优先级调度以及与集群管理器的协作机制。 内存计算与缓存策略也是本书重点关注的领域。 在处理PB级别的数据时，磁盘I/O往往成为巨大的瓶颈。因此，如何最大化地利用内存资源，通过智能的缓存机制减少对磁盘的访问，是提升性能的关键。本书将探讨各种内存管理技术，包括数据结构的优化、内存池的运用，以及不同级别的缓存策略，例如块级缓存、算子级缓存和DataFrame/Dataset级别的缓存。我们将分析这些策略如何影响数据访问的局部性，以及它们在不同计算模式下的适用性。 弹性分布式数据集（RDD）作为许多大数据处理框架的 foundational abstraction，其设计思想和内部机制将得到详尽的解析。 RDD不仅仅是一个数据集合，它更重要的是一种不可变、分区、可重算的分布式数据结构。本书将深入剖析RDD的 lineage（血缘关系）是如何构建的，以及当发生节点故障时，RDD的重算机制是如何保证计算的完整性和容错性的。我们将探讨RDD的懒执行（lazy evaluation）策略，以及它如何与DAG（有向无环图）调度器协同工作，实现高效的作业执行。 进入更高级的抽象层面，DataFrame和Dataset的引入带来了怎样的变革？ 它们在RDD的基础上引入了Schema信息，使得数据结构更加清晰，同时也为编译器层面的优化提供了可能。本书将深入讲解DataFrame和Dataset的内部表示，以及查询优化器是如何利用这些结构信息进行谓词下推（predicate pushdown）、列裁剪（column pruning）和算子融合（operator fusion）等一系列优化操作，从而生成高效的执行计划。我们将探讨Catalyst Optimizer的工作原理，以及用户如何通过理解这些优化机制来编写更高效的数据处理代码。 除了数据处理本身，资源的有效管理和利用也是大数据引擎成功的重要因素。 集群管理器（如YARN、Mesos）扮演着至关重要的角色，它们负责为应用程序分配和管理计算资源。本书将解析集群管理器如何与大数据处理引擎协同工作，包括应用程序提交、资源申请、容器分配以及对应用程序生命周期的管理。我们将探讨不同集群管理器的特点，以及它们如何影响大数据作业的部署和伸缩性。 性能调优是大数据工程中不可避免的一环。 即使拥有优秀的架构，不当的使用和配置也可能导致性能低下。本书将提供一套系统性的性能调优思路和方法。从数据倾斜的识别与解决，到 Shuffle 过程的优化，再到垃圾回收（GC）的调优，我们将一步步引导读者掌握诊断和解决性能瓶颈的技巧。我们将分析各种性能指标的意义，以及如何通过监控工具和日志分析来定位问题。 在工程实现层面，本书将深入探讨一些关键的实现细节。 例如，序列化机制的选择如何影响数据传输的效率，网络通信协议的设计如何保证数据在分布式节点间的高效传输，以及进程间通信（IPC）的实现如何支持引擎内部组件的协同工作。我们还会关注内存泄漏的检测与避免，以及如何设计能够应对高并发和大量请求的健壮系统。 最后，本书还将展望大数据处理技术未来的发展趋势。 随着数据量的不断增长和应用场景的日益复杂，对大数据引擎的要求也在不断提高。我们将探讨流式处理、图计算、机器学习集成等前沿领域的发展，以及这些技术将如何演进，并为读者提供一个更广阔的视角来理解大数据处理的未来图景。 本书的独特之处在于，它不仅仅是关于“如何用”某个工具，而是关于“为什么这样做”。它旨在培养读者对大数据处理技术底层原理的深刻理解，从而能够独立地分析问题、设计解决方案，并在面对复杂的技术挑战时，能够从容应对。无论您是大数据技术的初学者，还是希望进一步精进技能的资深工程师，本书都将为您提供宝贵的洞察和实用的指导，助您在现代大数据处理的浪潮中乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《Spark内核设计的艺术：架构设计与实现》这本书带给我的冲击是巨大的。它不仅仅是在讲解Spark的“是什么”，更是在深入探讨Spark的“为什么”和“怎么做”。作者以一种旁征博引、逻辑严谨的方式，将Spark从一个简单的计算引擎，逐步构建成一个强大的分布式处理平台的过程，清晰地呈现在读者面前。从RDD的不可变性和容错性，到DAG的图状表示和调度优化，再到Spark Streaming的微批处理思想，每一个概念的提出和实现，都充满了对分布式系统挑战的深刻理解。我印象最深刻的是关于Spark与Hadoop生态系统的集成部分，这让我对Spark在整个大数据生态中的地位和作用有了更宏观的认识。这本书的阅读体验，就像是在爬一座知识的高峰，虽然过程充满挑战，但每一次登高望远，都能看到更开阔的风景。强烈推荐给所有对Spark内核感兴趣的开发者和架构师。

评分☆☆☆☆☆

这本《Spark内核设计的艺术：架构设计与实现》绝对是近期读到的最令人振奋的技术书籍之一。我一直对大数据处理框架的底层原理充满好奇，但市面上很多书籍要么流于表面，要么过于晦涩难懂，让我望而却步。然而，这本书彻底改变了我的看法。它以一种非常系统且深入的方式，将Spark这个庞大而复杂的系统解剖开来，从最核心的架构设计理念，到具体的实现细节，都娓娓道来。读这本书的过程，就像在经历一场精彩的头脑风暴，作者通过引人入胜的比喻和清晰的逻辑，将Spark的RDD、DAG、Shuffle、内存管理等关键概念串联起来，让我不再觉得它们是孤立的技术名词，而是组成Spark强大引擎的有机整体。特别是在理解Spark如何进行任务调度和资源管理时，那种茅塞顿开的感觉，至今仍让我记忆犹新。我尤其喜欢书中对一些经典设计模式在Spark中的应用讲解，这不仅加深了我对Spark的理解，也让我对如何在自己的项目中应用这些模式有了更深的启发。这本书不仅适合Spark的初学者，也绝对是资深工程师梳理知识、查漏补缺的绝佳读物。

评分☆☆☆☆☆

《Spark内核设计的艺术：架构设计与实现》不仅仅是一本技术书籍，更是一次对分布式计算思想的深刻探索。作者以其深厚的功底和独特的视角，将Spark这个分布式计算的佼佼者剖析得淋漓尽致。我一直觉得Spark是一个“黑盒子”，虽然用起来很方便，但对其内部原理总是雾里看花。而这本书，则为我揭开了这个神秘面纱。从Spark的集群部署模式，到任务的提交与执行流程，再到内存和磁盘的交互，书中的每一个细节都充满了智慧的光芒。作者对Spark SQL的架构设计和查询优化也进行了深入的探讨，这对于需要处理结构化数据的开发者来说，无疑是宝贵的财富。我尤其喜欢书中关于Spark的容错机制和高可用性的讲解，这让我能够更放心地在生产环境中使用Spark。这本书让我看到了Spark在设计上的优雅和在实现上的精巧，也让我对大数据处理的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这是一本令人惊叹的著作，它以一种近乎艺术的笔触，描绘了Spark内核的精妙设计。作者将抽象的概念转化为生动的语言，让Spark如此庞大的技术体系变得触手可及。从最初的Motivation，到Spark的分布式基础，再到RDD这一核心抽象的诞生和发展，书中的每一个环节都衔接得天衣无缝。我特别欣赏作者对Spark的“惰性计算”和“DAG调度”的讲解，这不仅解释了Spark为何如此高效，也让我对函数式编程在分布式系统中的应用有了更深的认识。在讲解Shuffle时，作者更是将这个复杂的环节拆解得淋漓尽致，从Map端到Reduce端的整个数据流转过程，再到不同的Shuffle管理器，都得到了细致的阐述，这对于解决实际工作中遇到的Shuffle性能问题非常有帮助。读这本书的过程，就像是与一位经验丰富的大师进行深入交流，我受益匪浅，也对Spark的未来发展有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在翻开《Spark内核设计的艺术：架构设计与实现》之前，我对Spark的理解主要停留在API层面，知道如何使用它进行数据处理，但其内部运转机制一直是个谜。这本书就像一把金钥匙，为我打开了通往Spark“心脏”的大门。作者的叙述方式非常独特，他并没有一开始就堆砌大量的技术术语，而是循序渐进地引导读者进入Spark的世界。从Spark的诞生背景、核心思想，再到RDD的演进，DAG的构建与优化，以及令人头疼的Shuffle机制，书中的每一个章节都充满了作者对Spark的深刻洞察。我印象最深刻的是关于Spark的内存管理部分，作者详细阐述了内存的划分、垃圾回收策略，以及如何通过序列化等方式来优化内存使用，这对于理解Spark的性能瓶颈和调优策略至关重要。整本书读下来，我感觉自己不仅仅是在学习一个技术框架，更是在学习一种解决复杂问题的思维方式。它教会我如何去剖析一个大型分布式系统的架构，如何理解其设计背后的权衡与取舍。

评分☆☆☆☆☆

618囤货中，经济实惠。给力，期待明年

评分☆☆☆☆☆

最近在学校python，需要理论结合一下实践。

评分☆☆☆☆☆

帮朋友买的，主攻Python，适合有Python基础的人

评分☆☆☆☆☆

东西不错，很好，价格很低，快递很快，推荐大家购买啊啊啊啊啊啊

评分☆☆☆☆☆

还没有开始读，最近工作比较忙。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

还没有看，买的书太多了，不知道好不好

评分☆☆☆☆☆

京东果真迅速的很，毕业季前给自己制定的书单，现在书单上的书目都已到，期待豆瓣上的强推书目能帮助自己对数据挖掘的认识再上个台阶，写作书目可以很好地提升一下自己现有水平，未来要加油咯！

评分☆☆☆☆☆

挺实用，里面有很多细节开拓思维，推荐！！！！！！x