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店铺： 华心图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111522348

商品编码：26851029570

前言

准 备 篇

dy 章 环境准备2

1.1 运行环境准备2

1.1.1 安装JDK3

1.1.2 安装Scala3

1.1.3 安装Spark4

1.2 Spark初体验4

1.2.1 运行spark-shell4

1.2.2 执行word count5

1.2.3 剖析spark-shell7

1.3 阅读环境准备11

1.4 Spark源码编译与调试13

1.5 小结17

第2章 Spark设计理念与基本架构18

2.1 初识Spark18

2.1.1 Hadoop MRv1的局限18

2.1.2 Spark使用场景20

2.1.3 Spark的特点20

2.2 Spark基础知识20

2.3 Spark基本设计思想22

2.3.1 Spark模块设计22

2.3.2 Spark模型设计24

2.4 Spark基本架构25

2.5 小结26

核心设计篇

第3章 SparkContext的初始化28

3.1 SparkContext概述28

3.2 创建执行环境SparkEnv30

3.2.1 安全管理器SecurityManager31

3.2.2 基于Akka的分布式消息系统ActorSystem31

3.2.3 map任务输出跟踪器mapOutputTracker32

3.2.4 实例化ShuffleManager34

3.2.5 shuffle线程内存管理器ShuffleMemoryManager34

3.2.6 块传输服务BlockTransferService35

3.2.7 BlockManagerMaster介绍35

3.2.8 创建块管理器BlockManager36

3.2.9 创建广播管理器Broadcast-Manager36

3.2.10 创建缓存管理器CacheManager37

3.2.11 HTTP文件服务器HttpFile-Server37

3.2.12 创建测量系统MetricsSystem39

3.2.13 创建SparkEnv40

3.3 创建metadataCleaner41

3.4 SparkUI详解42

3.4.1 listenerBus详解43

3.4.2 构造JobProgressListener46

3.4.3 SparkUI的创建与初始化47

3.4.4 Spark UI的页面布局与展示49

3.4.5 SparkUI的启动54

3.5 Hadoop相关配置及Executor环境变量54

3.5.1 Hadoop相关配置信息54

3.5.2 Executor环境变量54

3.6 创建任务调度器TaskScheduler55

3.6.1 创建TaskSchedulerImpl55

3.6.2 TaskSchedulerImpl的初始化57

3.7 创建和启动DAGScheduler57

3.8 TaskScheduler的启动60

3.8.1 创建LocalActor60

3.8.2 ExecutorSource的创建与注册62

3.8.3 ExecutorActor的构建与注册64

3.8.4 Spark自身ClassLoader的创建64

3.8.5 启动Executor的心跳线程66

3.9 启动测量系统MetricsSystem69

3.9.1 注册Sources70

3.9.2 注册Sinks70

3.9.3 给Sinks增加Jetty的Servlet-ContextHandler71

3.10 创建和启动ExecutorAllocation-Manager72

3.11 ContextCleaner的创建与启动73

3.12 Spark环境更新74

3.13 创建DAGSchedulerSource和BlockManagerSource76

3.14 将SparkContext标记为激活77

3.15 小结78

第4章 存储体系79

4.1 存储体系概述79

4.1.1 块管理器BlockManager的实现79

4.1.2 Spark存储体系架构81

4.2 shuffle服务与客户端83

4.2.1 Block的RPC服务84

4.2.2 构造传输上下文Transpor-tContext85

4.2.3 RPC客户端工厂Transport-ClientFactory86

4.2.4 Netty服务器TransportServer87

4.2.5 获取远程shuffle文件88

4.2.6 上传shuffle文件89

4.3 BlockManagerMaster对Block-Manager的管理90

4.3.1 BlockManagerMasterActor90

4.3.2 询问Driver并获取回复方法92

4.3.3 向BlockManagerMaster注册BlockManagerId93

4.4 磁盘块管理器DiskBlockManager94

4.4.1 DiskBlockManager的构造过程94

4.4.2 获取磁盘文件方法getFile96

4.4.3 创建临时Block方法create-TempShuffleBlock96

4.5 磁盘存储DiskStore97

4.5.1 NIO读取方法getBytes97

4.5.2 NIO写入方法putBytes98

4.5.3 数组写入方法putArray98

4.5.4 Iterator写入方法putIterator98

4.6 内存存储MemoryStore99

4.6.1 数据存储方法putBytes101

4.6.2 Iterator写入方法putIterator详解101

4.6.3 安全展开方法unrollSafely102

4.6.4 确认空闲内存方法ensureFreeSpace105

4.6.5 内存写入方法putArray107

4.6.6 尝试写入内存方法tryToPut108

4.6.7 获取内存数据方法getBytes109

4.6.8 获取数据方法getValues110

4.7 Tachyon存储TachyonStore110

4.7.1 Tachyon简介111

4.7.2 TachyonStore的使用112

4.7.3 写入Tachyon内存的方法putIntoTachyonStore113

4.7.4 获取序列化数据方法getBytes113

4.8 块管理器BlockManager114

4.8.1 移出内存方法dropFrom-Memory114

4.8.2 状态报告方法reportBlockStatus116

4.8.3 单对象块写入方法putSingle117

4.8.4 序列化字节块写入方法putBytes118

4.8.5 数据写入方法doPut118

4.8.6 数据块备份方法replicate121

4.8.7 创建DiskBlockObjectWrit

《分布式系统中的数据处理引擎：架构、原理与实践》 摘要 在当今数据驱动的时代，处理海量数据的能力已成为企业核心竞争力。本书旨在深入剖析现代分布式数据处理引擎的设计哲学、底层架构与核心实现，为读者构建一个全面而深刻的理解框架。我们将从分布式系统的基本原理出发，逐步揭示高性能、高可用性数据处理引擎的构建之道。内容涵盖分布式任务调度、数据分片与容错机制、内存计算与持久化策略、以及弹性伸缩与资源管理等关键技术。通过理论讲解与真实案例分析相结合的方式，读者将能够掌握如何设计、优化和运维这类复杂系统，从而在实际工作中有效应对各种数据处理挑战。 前言 随着互联网的蓬勃发展和物联网的兴起，我们正以前所未有的速度生成和收集着海量数据。如何高效、可靠地处理这些数据，从中挖掘出有价值的信息，已成为摆在科研人员和工程师面前的重大课题。传统的单机处理方式早已无法满足需求，分布式计算应运而生，并在数据处理领域扮演着越来越重要的角色。 在众多分布式数据处理框架中，一些引擎以其卓越的性能、灵活的架构和广泛的应用而脱颖而出。它们不仅是大数据技术栈的核心组成部分，更是推动人工智能、机器学习、实时分析等前沿技术发展的关键驱动力。然而，要真正驾驭这些强大的工具，理解其背后的设计思想和实现细节至关重要。仅仅停留在API层面，往往难以应对复杂的应用场景，也无法在性能调优和故障排查上取得突破。 本书正是为了满足这一需求而生。我们不局限于某个单一的技术框架，而是从更宏观的视角出发，深入探讨分布式数据处理引擎的通用架构、核心原理和关键技术。我们相信，理解这些底层机制，能够帮助读者触类旁通，无论面对何种分布式计算框架，都能快速掌握其精髓，并具备独立分析和解决问题的能力。 第一章：分布式系统的基石 在深入探讨数据处理引擎之前，理解分布式系统的基本概念是必不可少的。本章将回顾分布式系统设计的核心挑战与权衡，包括： 一致性与可用性（CAP定理）： 详细阐述CAP定理在分布式系统设计中的意义，以及如何在不同场景下进行取舍。我们将通过具体的例子说明，理解CAP定理并非绝对的限制，而是指导我们进行系统设计的指导原则。 分布式共识算法（Paxos, Raft）： 深入分析Paxos和Raft等分布式共识算法的原理，理解它们如何解决在分布式环境中达成一致性状态的问题。我们将拆解算法的步骤，并通过可视化图示帮助读者理解其投票、领导者选举和日志复制过程。 容错与高可用性： 探讨分布式系统中的故障类型（节点故障、网络分区、数据丢失等），以及各种容错机制（主备、多副本、分区容错、心跳检测等）的实现原理。我们将分析不同容错策略的优缺点，以及它们如何保障系统的持续可用性。 分布式事务： 讨论分布式事务的挑战（两阶段提交、三阶段提交等）以及最终一致性模型在数据处理中的应用。我们将分析典型分布式事务协议的流程和局限性，并介绍在实际系统中常采用的替代方案，如基于消息队列的异步补偿。 分布式调度与负载均衡： 介绍分布式系统中任务调度的基本模型（中心化、去中心化），以及各种负载均衡算法（轮询、加权轮询、最小连接数等）的工作原理。我们将分析这些机制如何确保计算资源的有效利用和任务的公平分配。 第二章：分布式数据处理引擎的核心架构 本章将剖析现代分布式数据处理引擎的典型架构，揭示其内部组件如何协同工作以实现高效的数据处理。 计算模型（批处理、流处理、图计算、机器学习）： 介绍不同计算模型的特点、适用场景以及它们在分布式引擎中的实现方式。我们将详细对比批处理和流处理的差异，并探讨Spark、Flink等框架如何支持多种计算范式。 执行引擎（DAG调度、任务管理）： 深入讲解数据处理作业如何被分解为一系列依赖关系的计算图（DAG），以及执行引擎如何进行任务调度、资源分配和执行监控。我们将分析DAG的构建过程、任务的划分与合并、以及任务的并行执行与容错机制。 内存管理与数据序列化： 探讨分布式系统中内存管理的关键策略，包括内存池、内存回收、内存缓存等，以及高效的数据序列化技术（如Kryo、Protobuf）如何减少网络传输开销和提高处理效率。我们将分析不同序列化格式的性能对比，以及它们对内存占用的影响。 存储接口与数据抽象： 分析分布式数据处理引擎如何与各种存储系统（HDFS, S3, Kafka, Cassandra等）进行交互，以及内部数据抽象（如RDD, DataFrame, Dataset）的设计理念和优势。我们将阐述这些抽象层如何屏蔽底层存储细节，提供统一的数据访问接口。 容错与恢复机制： 详细阐述分布式数据处理引擎如何应对节点故障、任务失败等情况，包括数据血缘（Lineage）、检查点（Checkpointing）、任务重试等机制的实现原理。我们将通过具体场景模拟，展示引擎如何利用这些机制保证数据处理的可靠性。 第三章：关键技术深度解析 本章将聚焦于实现高性能分布式数据处理引擎的关键技术，并进行深度剖析。 弹性伸缩与资源管理： 探讨分布式数据处理引擎如何根据计算负载动态调整集群资源，实现弹性伸缩。我们将分析YARN、Mesos等资源管理器的作用，以及它们如何与计算引擎协同工作，实现资源的有效分配和调度。 内存计算与优化： 深入讲解内存计算在提升处理速度方面的作用，以及各种内存优化技术，如数据压缩、内存编码、谓词下推等。我们将分析这些技术如何降低内存占用，提高数据访问效率。 Shuffle机制详解： Shuffle是分布式计算中的关键环节，本章将详细解析Shuffle的原理、实现以及优化策略。我们将探讨不同Shuffle实现（如Hash Shuffle, Sort Shuffle）的优劣，以及如何通过调优参数提高Shuffle的性能。 数据倾斜的检测与处理： 数据倾斜是分布式计算中常见的性能瓶颈，本章将介绍检测数据倾斜的方法，并提供多种处理数据倾斜的策略，如过滤、广播、倾斜键拆分等。我们将通过实际案例展示如何有效解决数据倾斜问题。 近线处理与实时计算： 探讨分布式数据处理引擎如何支持近线处理和实时计算，包括流式数据源的接入、窗口操作、状态管理等。我们将分析Spark Streaming、Flink等框架在流处理方面的实现机制。 第四章：实践中的挑战与调优 理论知识的学习最终要落地到实际应用。本章将分享在实际部署和使用分布式数据处理引擎时可能遇到的挑战，以及相应的调优方法。 性能瓶颈分析与诊断： 提供一套系统性的性能分析方法，包括监控指标的解读、日志分析、火焰图等工具的使用，帮助读者快速定位性能瓶颈。 内存调优策略： 针对内存不足、GC开销过大等问题，提供详细的内存调优策略，包括JVM参数调优、内存溢出分析、缓存策略优化等。 网络与IO调优： 分析网络延迟、磁盘IO限制等问题，并提出相应的调优建议，如调整网络缓冲区、选择合适的存储格式、优化数据写入策略等。 集群配置与管理： 讲解分布式数据处理集群的合理配置建议，包括节点数量、内存大小、CPU分配、网络带宽等，以及集群的监控与日常运维。 典型应用场景与案例分析： 通过ETL、实时数据分析、机器学习训练等典型应用场景，结合实际案例，展示如何运用所学知识解决复杂的数据处理问题。 附录 常用分布式数据处理框架概览： 简要介绍市面上主流的分布式数据处理框架，如Spark、Flink、Hadoop MapReduce等，并对比其特点。 术语表： 整理本书中出现的关键术语及其解释。 结语 分布式数据处理引擎是现代计算领域的核心技术之一，其复杂性与重要性不言而喻。本书希望通过对架构、原理和实践的深入探讨，为读者打开一扇通往分布式计算世界的大门。我们相信，掌握了这些底层知识，您将能够更自信地驾驭海量数据，并在瞬息万变的技术浪潮中保持领先。学习的旅程永无止境，我们期待您在阅读本书后，能够进一步探索和实践，为数据处理领域的发展贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸接触到一些关于分布式计算系统设计的经典论文和开源项目的源代码，我开始深刻意识到，掌握一个系统的核心思想和内部实现机制，远比仅仅熟悉其使用方法来得重要。对于Spark这样功能强大且应用广泛的分布式计算框架，我希望能够深入到其源码层面，去探究那些让它脱颖而出的设计哲学。我想了解Spark是如何实现其弹性分布式数据集（RDD）的，它是如何进行任务的切分、调度和执行的，以及在面临节点故障时，它又是如何通过血缘关系来实现容错的。更重要的是，我希望能理解Spark在内存管理、数据序列化、网络通信等方面的优化策略，这些往往是决定一个分布式系统性能的关键。我期待的是一本能够带领我穿梭于Spark的源码森林，让我亲手触摸到那些优化算法、调度逻辑，最终能够独立分析和解决Spark在实际应用中遇到的性能瓶颈的书籍。

评分☆☆☆☆☆

在接触了许多分布式计算框架后，我愈发觉得，理解一个系统的“心脏”比掌握它的“语言”更为重要。Spark作为当今大数据处理领域的中流砥柱，其背后蕴含的计算模型、调度策略以及优化技术，无疑是其成功的关键。我希望能找到一本能够深入剖析Spark的调度器，理解它如何将Job拆分成Stage，Stage拆分成Task，并在集群中进行高效分发的书籍。我也对Spark的内存管理策略，包括堆内内存、堆外内存以及内存池的分配机制，充满了兴趣。此外，Spark的持久化机制，RDD的Lineage，以及其在容错方面的巧妙设计，都是我希望能够深入了解的。我期望的这本书，不只是提供API的说明，而是能够引导我思考，Spark的这些核心设计，是如何应对大数据处理所面临的挑战，以及它们之间是如何相互作用，共同支撑起Spark强大的性能。

评分☆☆☆☆☆

我一直坚信，要真正精通一个技术，就必须理解其最核心的原理和实现。对于Spark而言，这意味着需要深入到它的架构设计、内存模型、调度机制以及执行流程的每一个细节。我想要了解Spark的Driver和Executor是如何协同工作的，它们之间的通信机制是怎样的，以及Spark是如何通过Catalyst Optimizer和Tungsten Engine来提升SQL查询和DataFrame操作的性能的。我渴望能够理解Spark的容错机制，例如它的Shuffle MapReduce是如何实现数据持久化和重计算的，以及在集群出现故障时，Spark是如何保证数据不丢失且任务能够继续执行的。我希望找到一本能够引领我一步步揭开Spark神秘面纱的书，让我能够从“使用者”蜕变为“理解者”，甚至能够对Spark的未来发展提出一些自己的见解。

评分☆☆☆☆☆

长期以来，我对Spark的很多设计细节都充满了好奇。比如，Spark中的DAG（有向无环图）调度器究竟是如何工作的？它如何将一个复杂的Spark作业转化为一系列可执行的任务，并在集群中高效地分发和执行？再比如，Spark的内存管理机制，尤其是其内存模型和垃圾回收策略，是如何在保证性能的同时，最大化地利用有限的内存资源的？还有，Spark的 Shuffle 过程，这个在分布式计算中至关重要的环节，其背后有哪些精妙的设计来减少网络I/O和磁盘I/O？我一直在寻找一本能够系统地解答这些问题的书籍，它应该能够从设计原理出发，逐步深入到具体的实现细节，让我能够理解“是什么”和“为什么”，最终达到“怎么用”的升华。我希望这本书不仅仅是代码的罗列，更能阐述背后的设计思路和权衡取舍。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在数据科学领域摸爬滚打了几年的开发者，我一直在寻找一本能够真正引领我深入理解大数据处理底层机制的书籍。市面上关于Spark的教程和书籍琳琅满目，但很多都停留在API的调用层面，对于Spark为何能够如此高效、它内部是如何协调分布式任务的，以及其源码层面的精妙设计，却鲜有深入的阐述。我渴望的不仅仅是学会如何使用Spark，而是能够真正理解其“核”——那些驱动它成为业界翘楚的底层原理和设计哲学。我希望找到一本能够让我拨开迷雾，看到Spark在分布式计算领域的“灵魂”所在的书。它应该能解答我关于Spark架构、内存管理、任务调度、容错机制等一系列疑问，让我能站在更高的维度去审视和使用Spark。我期待的这本书，不仅仅是理论的堆砌，更需要有翔实的案例分析，能够将复杂的概念具象化，让我能够融会贯通。