深入理解Spark核心思想與源碼分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Spark
• 大數據
• 分布式計算
• 源碼分析
• 核心原理
• Scala
• 數據處理
• 技術棧
• 高性能計算
• 數據分析

店鋪： 華心圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111522348

商品編碼：26851029570

前言

準 備 篇

dy 章 環境準備2

1.1 運行環境準備2

1.1.1 安裝JDK3

1.1.2 安裝Scala3

1.1.3 安裝Spark4

1.2 Spark初體驗4

1.2.1 運行spark-shell4

1.2.2 執行word count5

1.2.3 剖析spark-shell7

1.3 閱讀環境準備11

1.4 Spark源碼編譯與調試13

1.5 小結17

第2章 Spark設計理念與基本架構18

2.1 初識Spark18

2.1.1 Hadoop MRv1的局限18

2.1.2 Spark使用場景20

2.1.3 Spark的特點20

2.2 Spark基礎知識20

2.3 Spark基本設計思想22

2.3.1 Spark模塊設計22

2.3.2 Spark模型設計24

2.4 Spark基本架構25

2.5 小結26

核心設計篇

第3章 SparkContext的初始化28

3.1 SparkContext概述28

3.2 創建執行環境SparkEnv30

3.2.1 安全管理器SecurityManager31

3.2.2 基於Akka的分布式消息係統ActorSystem31

3.2.3 map任務輸齣跟蹤器mapOutputTracker32

3.2.4 實例化ShuffleManager34

3.2.5 shuffle綫程內存管理器ShuffleMemoryManager34

3.2.6 塊傳輸服務BlockTransferService35

3.2.7 BlockManagerMaster介紹35

3.2.8 創建塊管理器BlockManager36

3.2.9 創建廣播管理器Broadcast-Manager36

3.2.10 創建緩存管理器CacheManager37

3.2.11 HTTP文件服務器HttpFile-Server37

3.2.12 創建測量係統MetricsSystem39

3.2.13 創建SparkEnv40

3.3 創建metadataCleaner41

3.4 SparkUI詳解42

3.4.1 listenerBus詳解43

3.4.2 構造JobProgressListener46

3.4.3 SparkUI的創建與初始化47

3.4.4 Spark UI的頁麵布局與展示49

3.4.5 SparkUI的啓動54

3.5 Hadoop相關配置及Executor環境變量54

3.5.1 Hadoop相關配置信息54

3.5.2 Executor環境變量54

3.6 創建任務調度器TaskScheduler55

3.6.1 創建TaskSchedulerImpl55

3.6.2 TaskSchedulerImpl的初始化57

3.7 創建和啓動DAGScheduler57

3.8 TaskScheduler的啓動60

3.8.1 創建LocalActor60

3.8.2 ExecutorSource的創建與注冊62

3.8.3 ExecutorActor的構建與注冊64

3.8.4 Spark自身ClassLoader的創建64

3.8.5 啓動Executor的心跳綫程66

3.9 啓動測量係統MetricsSystem69

3.9.1 注冊Sources70

3.9.2 注冊Sinks70

3.9.3 給Sinks增加Jetty的Servlet-ContextHandler71

3.10 創建和啓動ExecutorAllocation-Manager72

3.11 ContextCleaner的創建與啓動73

3.12 Spark環境更新74

3.13 創建DAGSchedulerSource和BlockManagerSource76

3.14 將SparkContext標記為激活77

3.15 小結78

第4章 存儲體係79

4.1 存儲體係概述79

4.1.1 塊管理器BlockManager的實現79

4.1.2 Spark存儲體係架構81

4.2 shuffle服務與客戶端83

4.2.1 Block的RPC服務84

4.2.2 構造傳輸上下文Transpor-tContext85

4.2.3 RPC客戶端工廠Transport-ClientFactory86

4.2.4 Netty服務器TransportServer87

4.2.5 獲取遠程shuffle文件88

4.2.6 上傳shuffle文件89

4.3 BlockManagerMaster對Block-Manager的管理90

4.3.1 BlockManagerMasterActor90

4.3.2 詢問Driver並獲取迴復方法92

4.3.3 嚮BlockManagerMaster注冊BlockManagerId93

4.4 磁盤塊管理器DiskBlockManager94

4.4.1 DiskBlockManager的構造過程94

4.4.2 獲取磁盤文件方法getFile96

4.4.3 創建臨時Block方法create-TempShuffleBlock96

4.5 磁盤存儲DiskStore97

4.5.1 NIO讀取方法getBytes97

4.5.2 NIO寫入方法putBytes98

4.5.3 數組寫入方法putArray98

4.5.4 Iterator寫入方法putIterator98

4.6 內存存儲MemoryStore99

4.6.1 數據存儲方法putBytes101

4.6.2 Iterator寫入方法putIterator詳解101

4.6.3 安全展開方法unrollSafely102

4.6.4 確認空閑內存方法ensureFreeSpace105

4.6.5 內存寫入方法putArray107

4.6.6 嘗試寫入內存方法tryToPut108

4.6.7 獲取內存數據方法getBytes109

4.6.8 獲取數據方法getValues110

4.7 Tachyon存儲TachyonStore110

4.7.1 Tachyon簡介111

4.7.2 TachyonStore的使用112

4.7.3 寫入Tachyon內存的方法putIntoTachyonStore113

4.7.4 獲取序列化數據方法getBytes113

4.8 塊管理器BlockManager114

4.8.1 移齣內存方法dropFrom-Memory114

4.8.2 狀態報告方法reportBlockStatus116

4.8.3 單對象塊寫入方法putSingle117

4.8.4 序列化字節塊寫入方法putBytes118

4.8.5 數據寫入方法doPut118

4.8.6 數據塊備份方法replicate121

4.8.7 創建DiskBlockObjectWrit

《分布式係統中的數據處理引擎：架構、原理與實踐》 摘要 在當今數據驅動的時代，處理海量數據的能力已成為企業核心競爭力。本書旨在深入剖析現代分布式數據處理引擎的設計哲學、底層架構與核心實現，為讀者構建一個全麵而深刻的理解框架。我們將從分布式係統的基本原理齣發，逐步揭示高性能、高可用性數據處理引擎的構建之道。內容涵蓋分布式任務調度、數據分片與容錯機製、內存計算與持久化策略、以及彈性伸縮與資源管理等關鍵技術。通過理論講解與真實案例分析相結閤的方式，讀者將能夠掌握如何設計、優化和運維這類復雜係統，從而在實際工作中有效應對各種數據處理挑戰。 前言 隨著互聯網的蓬勃發展和物聯網的興起，我們正以前所未有的速度生成和收集著海量數據。如何高效、可靠地處理這些數據，從中挖掘齣有價值的信息，已成為擺在科研人員和工程師麵前的重大課題。傳統的單機處理方式早已無法滿足需求，分布式計算應運而生，並在數據處理領域扮演著越來越重要的角色。 在眾多分布式數據處理框架中，一些引擎以其卓越的性能、靈活的架構和廣泛的應用而脫穎而齣。它們不僅是大數據技術棧的核心組成部分，更是推動人工智能、機器學習、實時分析等前沿技術發展的關鍵驅動力。然而，要真正駕馭這些強大的工具，理解其背後的設計思想和實現細節至關重要。僅僅停留在API層麵，往往難以應對復雜的應用場景，也無法在性能調優和故障排查上取得突破。 本書正是為瞭滿足這一需求而生。我們不局限於某個單一的技術框架，而是從更宏觀的視角齣發，深入探討分布式數據處理引擎的通用架構、核心原理和關鍵技術。我們相信，理解這些底層機製，能夠幫助讀者觸類旁通，無論麵對何種分布式計算框架，都能快速掌握其精髓，並具備獨立分析和解決問題的能力。 第一章：分布式係統的基石 在深入探討數據處理引擎之前，理解分布式係統的基本概念是必不可少的。本章將迴顧分布式係統設計的核心挑戰與權衡，包括： 一緻性與可用性（CAP定理）： 詳細闡述CAP定理在分布式係統設計中的意義，以及如何在不同場景下進行取捨。我們將通過具體的例子說明，理解CAP定理並非絕對的限製，而是指導我們進行係統設計的指導原則。 分布式共識算法（Paxos, Raft）： 深入分析Paxos和Raft等分布式共識算法的原理，理解它們如何解決在分布式環境中達成一緻性狀態的問題。我們將拆解算法的步驟，並通過可視化圖示幫助讀者理解其投票、領導者選舉和日誌復製過程。 容錯與高可用性： 探討分布式係統中的故障類型（節點故障、網絡分區、數據丟失等），以及各種容錯機製（主備、多副本、分區容錯、心跳檢測等）的實現原理。我們將分析不同容錯策略的優缺點，以及它們如何保障係統的持續可用性。 分布式事務： 討論分布式事務的挑戰（兩階段提交、三階段提交等）以及最終一緻性模型在數據處理中的應用。我們將分析典型分布式事務協議的流程和局限性，並介紹在實際係統中常采用的替代方案，如基於消息隊列的異步補償。 分布式調度與負載均衡： 介紹分布式係統中任務調度的基本模型（中心化、去中心化），以及各種負載均衡算法（輪詢、加權輪詢、最小連接數等）的工作原理。我們將分析這些機製如何確保計算資源的有效利用和任務的公平分配。 第二章：分布式數據處理引擎的核心架構 本章將剖析現代分布式數據處理引擎的典型架構，揭示其內部組件如何協同工作以實現高效的數據處理。 計算模型（批處理、流處理、圖計算、機器學習）： 介紹不同計算模型的特點、適用場景以及它們在分布式引擎中的實現方式。我們將詳細對比批處理和流處理的差異，並探討Spark、Flink等框架如何支持多種計算範式。 執行引擎（DAG調度、任務管理）： 深入講解數據處理作業如何被分解為一係列依賴關係的計算圖（DAG），以及執行引擎如何進行任務調度、資源分配和執行監控。我們將分析DAG的構建過程、任務的劃分與閤並、以及任務的並行執行與容錯機製。 內存管理與數據序列化： 探討分布式係統中內存管理的關鍵策略，包括內存池、內存迴收、內存緩存等，以及高效的數據序列化技術（如Kryo、Protobuf）如何減少網絡傳輸開銷和提高處理效率。我們將分析不同序列化格式的性能對比，以及它們對內存占用的影響。 存儲接口與數據抽象： 分析分布式數據處理引擎如何與各種存儲係統（HDFS, S3, Kafka, Cassandra等）進行交互，以及內部數據抽象（如RDD, DataFrame, Dataset）的設計理念和優勢。我們將闡述這些抽象層如何屏蔽底層存儲細節，提供統一的數據訪問接口。 容錯與恢復機製： 詳細闡述分布式數據處理引擎如何應對節點故障、任務失敗等情況，包括數據血緣（Lineage）、檢查點（Checkpointing）、任務重試等機製的實現原理。我們將通過具體場景模擬，展示引擎如何利用這些機製保證數據處理的可靠性。 第三章：關鍵技術深度解析 本章將聚焦於實現高性能分布式數據處理引擎的關鍵技術，並進行深度剖析。 彈性伸縮與資源管理： 探討分布式數據處理引擎如何根據計算負載動態調整集群資源，實現彈性伸縮。我們將分析YARN、Mesos等資源管理器的作用，以及它們如何與計算引擎協同工作，實現資源的有效分配和調度。 內存計算與優化： 深入講解內存計算在提升處理速度方麵的作用，以及各種內存優化技術，如數據壓縮、內存編碼、謂詞下推等。我們將分析這些技術如何降低內存占用，提高數據訪問效率。 Shuffle機製詳解： Shuffle是分布式計算中的關鍵環節，本章將詳細解析Shuffle的原理、實現以及優化策略。我們將探討不同Shuffle實現（如Hash Shuffle, Sort Shuffle）的優劣，以及如何通過調優參數提高Shuffle的性能。 數據傾斜的檢測與處理： 數據傾斜是分布式計算中常見的性能瓶頸，本章將介紹檢測數據傾斜的方法，並提供多種處理數據傾斜的策略，如過濾、廣播、傾斜鍵拆分等。我們將通過實際案例展示如何有效解決數據傾斜問題。 近綫處理與實時計算： 探討分布式數據處理引擎如何支持近綫處理和實時計算，包括流式數據源的接入、窗口操作、狀態管理等。我們將分析Spark Streaming、Flink等框架在流處理方麵的實現機製。 第四章：實踐中的挑戰與調優 理論知識的學習最終要落地到實際應用。本章將分享在實際部署和使用分布式數據處理引擎時可能遇到的挑戰，以及相應的調優方法。 性能瓶頸分析與診斷： 提供一套係統性的性能分析方法，包括監控指標的解讀、日誌分析、火焰圖等工具的使用，幫助讀者快速定位性能瓶頸。 內存調優策略： 針對內存不足、GC開銷過大等問題，提供詳細的內存調優策略，包括JVM參數調優、內存溢齣分析、緩存策略優化等。 網絡與IO調優： 分析網絡延遲、磁盤IO限製等問題，並提齣相應的調優建議，如調整網絡緩衝區、選擇閤適的存儲格式、優化數據寫入策略等。 集群配置與管理： 講解分布式數據處理集群的閤理配置建議，包括節點數量、內存大小、CPU分配、網絡帶寬等，以及集群的監控與日常運維。 典型應用場景與案例分析： 通過ETL、實時數據分析、機器學習訓練等典型應用場景，結閤實際案例，展示如何運用所學知識解決復雜的數據處理問題。 附錄 常用分布式數據處理框架概覽： 簡要介紹市麵上主流的分布式數據處理框架，如Spark、Flink、Hadoop MapReduce等，並對比其特點。 術語錶： 整理本書中齣現的關鍵術語及其解釋。 結語 分布式數據處理引擎是現代計算領域的核心技術之一，其復雜性與重要性不言而喻。本書希望通過對架構、原理和實踐的深入探討，為讀者打開一扇通往分布式計算世界的大門。我們相信，掌握瞭這些底層知識，您將能夠更自信地駕馭海量數據，並在瞬息萬變的技術浪潮中保持領先。學習的旅程永無止境，我們期待您在閱讀本書後，能夠進一步探索和實踐，為數據處理領域的發展貢獻自己的力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據科學領域摸爬滾打瞭幾年的開發者，我一直在尋找一本能夠真正引領我深入理解大數據處理底層機製的書籍。市麵上關於Spark的教程和書籍琳琅滿目，但很多都停留在API的調用層麵，對於Spark為何能夠如此高效、它內部是如何協調分布式任務的，以及其源碼層麵的精妙設計，卻鮮有深入的闡述。我渴望的不僅僅是學會如何使用Spark，而是能夠真正理解其“核”——那些驅動它成為業界翹楚的底層原理和設計哲學。我希望找到一本能夠讓我撥開迷霧，看到Spark在分布式計算領域的“靈魂”所在的書。它應該能解答我關於Spark架構、內存管理、任務調度、容錯機製等一係列疑問，讓我能站在更高的維度去審視和使用Spark。我期待的這本書，不僅僅是理論的堆砌，更需要有翔實的案例分析，能夠將復雜的概念具象化，讓我能夠融會貫通。

評分☆☆☆☆☆

在接觸瞭許多分布式計算框架後，我愈發覺得，理解一個係統的“心髒”比掌握它的“語言”更為重要。Spark作為當今大數據處理領域的中流砥柱，其背後蘊含的計算模型、調度策略以及優化技術，無疑是其成功的關鍵。我希望能找到一本能夠深入剖析Spark的調度器，理解它如何將Job拆分成Stage，Stage拆分成Task，並在集群中進行高效分發的書籍。我也對Spark的內存管理策略，包括堆內內存、堆外內存以及內存池的分配機製，充滿瞭興趣。此外，Spark的持久化機製，RDD的Lineage，以及其在容錯方麵的巧妙設計，都是我希望能夠深入瞭解的。我期望的這本書，不隻是提供API的說明，而是能夠引導我思考，Spark的這些核心設計，是如何應對大數據處理所麵臨的挑戰，以及它們之間是如何相互作用，共同支撐起Spark強大的性能。

評分☆☆☆☆☆

我一直堅信，要真正精通一個技術，就必須理解其最核心的原理和實現。對於Spark而言，這意味著需要深入到它的架構設計、內存模型、調度機製以及執行流程的每一個細節。我想要瞭解Spark的Driver和Executor是如何協同工作的，它們之間的通信機製是怎樣的，以及Spark是如何通過Catalyst Optimizer和Tungsten Engine來提升SQL查詢和DataFrame操作的性能的。我渴望能夠理解Spark的容錯機製，例如它的Shuffle MapReduce是如何實現數據持久化和重計算的，以及在集群齣現故障時，Spark是如何保證數據不丟失且任務能夠繼續執行的。我希望找到一本能夠引領我一步步揭開Spark神秘麵紗的書，讓我能夠從“使用者”蛻變為“理解者”，甚至能夠對Spark的未來發展提齣一些自己的見解。

評分☆☆☆☆☆

最近有幸接觸到一些關於分布式計算係統設計的經典論文和開源項目的源代碼，我開始深刻意識到，掌握一個係統的核心思想和內部實現機製，遠比僅僅熟悉其使用方法來得重要。對於Spark這樣功能強大且應用廣泛的分布式計算框架，我希望能夠深入到其源碼層麵，去探究那些讓它脫穎而齣的設計哲學。我想瞭解Spark是如何實現其彈性分布式數據集（RDD）的，它是如何進行任務的切分、調度和執行的，以及在麵臨節點故障時，它又是如何通過血緣關係來實現容錯的。更重要的是，我希望能理解Spark在內存管理、數據序列化、網絡通信等方麵的優化策略，這些往往是決定一個分布式係統性能的關鍵。我期待的是一本能夠帶領我穿梭於Spark的源碼森林，讓我親手觸摸到那些優化算法、調度邏輯，最終能夠獨立分析和解決Spark在實際應用中遇到的性能瓶頸的書籍。

評分☆☆☆☆☆

長期以來，我對Spark的很多設計細節都充滿瞭好奇。比如，Spark中的DAG（有嚮無環圖）調度器究竟是如何工作的？它如何將一個復雜的Spark作業轉化為一係列可執行的任務，並在集群中高效地分發和執行？再比如，Spark的內存管理機製，尤其是其內存模型和垃圾迴收策略，是如何在保證性能的同時，最大化地利用有限的內存資源的？還有，Spark的 Shuffle 過程，這個在分布式計算中至關重要的環節，其背後有哪些精妙的設計來減少網絡I/O和磁盤I/O？我一直在尋找一本能夠係統地解答這些問題的書籍，它應該能夠從設計原理齣發，逐步深入到具體的實現細節，讓我能夠理解“是什麼”和“為什麼”，最終達到“怎麼用”的升華。我希望這本書不僅僅是代碼的羅列，更能闡述背後的設計思路和權衡取捨。