具体描述
《Apache Spark源码剖析》以Spark 1.02版本源码为切入点，着力于探寻Spark所要解决的主要问题及其解决办法，通过一系列精心设计的小实验来分析每一步背后的处理逻辑。
《Apache Spark源码剖析》第3~5章详细介绍了Spark Core中作业的提交与执行，对容错处理也进行了详细分析，有助读者深刻把握Spark实现机理。第6~9章对Spark Lib库进行了初步的探索。在对源码有了一定的分析之后，读者可尽快掌握Spark技术。
《Apache Spark源码剖析》对于Spark应用开发人员及Spark集群管理人员都有极好的学习价值；对于那些想从源码学习而又不知如何入手的读者，也不失为一种借鉴。
作者简介
许鹏长期致力于电信领域和互联网的软件研发，在数据处理方面积累了大量经验，对系统的可扩展性、可靠性方面进行过深入学习和研究。因此，累积了大量的源码阅读和分析的技巧与方法。目前在杭州同盾科技担任大数据平台架构师一职。对于Linux内核，作者也曾进行过深入的分析。
目录信息
第1章初识Spark 3
1.1 大数据和Spark 3
1.1.1 大数据的由来4
1.1.2 大数据的分析4
1.1.3 Hadoop 5
1.1.4 Spark简介6
1.2 与Spark的第一次亲密接触7
1.2.1 环境准备7
1.2.2 下载安装Spark 8
1.2.3 Spark下的WordCount 8
第二部分Spark核心概念13
第2章Spark整体框架 15
2.1 编程模型15
2.1.1 RDD 17
2.1.2 Operation 17
2.2 运行框架18
2.2.1 作业提交18
2.2.2 集群的节点构成18
2.2.3 容错处理19
2.2.4 为什么是Scala 19
2.3 源码阅读环境准备19
2.3.1 源码下载及编译19
2.3.2 源码目录结构21
2.3.3 源码阅读工具21
2.3.4 本章小结22
第3章SparkContext初始化 23
3.1 spark-shell 23
3.2 SparkContext的初始化综述27
3.3 Spark Repl综述30
3.3.1 Scala Repl执行过程31
3.3.2 Spark Repl 32
第4章Spark作业提交 33
4.1 作业提交33
4.2 作业执行38
4.2.1 依赖性分析及Stage划分39
4.2.2 Actor Model和Akka 46
4.2.3 任务的创建和分发47
4.2.4 任务执行53
4.2.5 Checkpoint和Cache 62
4.2.6 WebUI和Metrics 62
4.3 存储机制71
4.3.1 Shuffle结果的写入和读取71
4.3.2 Memory Store 80
4.3.3 存储子模块启动过程分析81
4.3.4 数据写入过程分析82
4.3.5 数据读取过程分析84
4.3.6 TachyonStore 88
第5章部署方式分析 91
5.1 部署模型91
5.2 单机模式local 92
5.3 伪集群部署local-cluster 93
5.4 原生集群Standalone Cluster 95
5.4.1 启动Master 96
5.4.2 启动Worker 97
5.4.3 运行spark-shell 102
5.4.4 容错性分析106
5.5 Spark On YARN 112
5.5.1 YARN的编程模型112
5.5.2 YARN中的作业提交112
5.5.3 Spark On YARN实现详解113
5.5.4 SparkPi on YARN 122
第三部分Spark Lib 129
第6章Spark Streaming 131
6.1 Spark Streaming整体架构131
6.1.1 DStream 132
6.1.2 编程接口133
6.1.3 Streaming WordCount 134
6.2 Spark Streaming执行过程135
6.2.1 StreamingContext初始化过程136
6.2.2 数据接收141
6.2.3 数据处理146
6.2.4 BlockRDD 155
6.3 窗口操作158
6.4 容错性分析159
6.5 Spark Streaming vs. Storm 165
6.5.1 Storm简介165
6.5.2 Storm和Spark Streaming对比168
6.6 应用举例168
6.6.1 搭建Kafka Cluster 168
6.6.2 KafkaWordCount 169
第7章SQL 173
7.1 SQL语句的通用执行过程分析175
7.2 SQL On Spark的实现分析178
7.2.1 SqlParser 178
7.2.2 Analyzer 184
7.2.3 Optimizer 191
7.2.4 SparkPlan 192
7.3 Parquet 文件和JSON数据集196
7.4 Hive简介197
7.4.1 Hive 架构197
7.4.2 HiveQL On MapReduce执行过程分析199
7.5 HiveQL On Spark详解200
7.5.1 Hive On Spark环境搭建206
7.5.2 编译支持Hadoop 2.x的Spark 211
7.5.3 运行Hive On Spark测试用例213
第8章GraphX 215
8.1 GraphX简介215
8.1.1 主要特点216
8.1.2 版本演化216
8.1.3 应用场景217
8.2 分布式图计算处理技术介绍218
8.2.1 属性图218
8.2.2 图数据的存储与分割219
8.3 Pregel计算模型220
8.3.1 BSP 220
8.3.2 像顶点一样思考220
8.4 GraphX图计算框架实现分析223
8.4.1 基本概念223
8.4.2 图的加载与构建226
8.4.3 图数据存储与分割227
8.4.4 操作接口228
8.4.5 Pregel在GraphX中的源码实现230
8.5 PageRank 235
8.5.1 什么是PageRank 235
8.5.2 PageRank核心思想235
第9章MLLib 239
9.1 线性回归239
9.1.1 数据和估计240
9.1.2 线性回归参数求解方法240
9.1.3 正则化245
9.2 线性回归的代码实现246
9.2.1 简单示例246
9.2.2 入口函数train 247
9.2.3 最优化算法optimizer 249
9.2.4 权重更新update 256
9.2.5 结果预测predict 257
9.3 分类算法257
9.3.1 逻辑回归258
9.3.2 支持向量机260
9.4 拟牛顿法261
9.4.1 数学原理261
9.4.2 代码实现265
9.5 MLLib与其他应用模块间的整合268
第四部分附录271
附录A Spark源码调试 273
附录B 源码阅读技巧 283
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书带给我的最大启发，是关于如何看待开源软件的设计哲学。Spark作为一个面向大规模分布式计算的框架，其内部的模块化和接口设计充满了精妙的平衡艺术。作者对SparkSQL Catalyst优化器那一章的解读，简直是一场关于编译原理和关系代数在工程实践中完美结合的展示。从SQL解析到逻辑计划的生成，再到物理执行计划的制定和代码的生成，每一步都体现了软件工程的极致追求。我发现，很多我们日常使用的优化技巧，背后都有着清晰的源码支撑和原理可循。这让我对未来自己参与或设计分布式系统时，有了更高的标准和更审慎的考量。这本书不仅是一本关于Spark源码的解析手册，更是一部关于构建高性能、高可扩展性系统的“实战哲学指南”。它激励着读者不仅要会用工具，更要理解工具的灵魂，这才是真正将技术内化，并能持续创造价值的关键所在。
评分坦白地说，这本书的阅读门槛是存在的，它不适合刚接触大数据技术的新手。如果你连Scala语言的基础语法和面向对象思想都尚未完全掌握，直接跳到这本书的深处，可能会感到非常吃力。但这并非缺点，而是它目标读者的明确指向——面向有一定经验，渴望从“会用”跃升到“精通”的工程师。我发现，每当我遇到一个不理解的术语或数据结构时，这本书总能提供足够的上下文信息，让我能够快速定位并理解其在整个架构中的角色。作者在解释复杂数据结构如Tungsten内存管理格式时，使用了大量的类比和图示，虽然这些概念本身抽象，但讲解的逻辑链条却异常清晰。它像一把精密的钥匙，开启了Spark那扇原本紧闭的“黑盒”大门，让那些困扰我已久的性能瓶颈和并发问题，有了解释的依据。这是一种从模糊到清晰的顿悟过程，对于提升个人的技术深度是无可替代的投资。
评分这本书的内容深度，远远超出了我此前阅读过的任何一本关于Spark的书籍。市面上很多书籍停留在“如何使用Spark来做数据处理”的层面，顶多讲解一下RDD、DataFrame的API特性和常见操作背后的逻辑。然而，这本书的价值在于它敢于深入到Execution Engine、Catalyst Optimizer这些Spark“心脏”部位，去探究那些决定性能的细微之处。我花了很长时间去研究其中关于DAG调度和Task执行模型的章节，那种对Shuffle过程的数据流向和内存管理的细致描绘，简直是教科书级别的。它没有回避那些晦涩难懂的JVM内存管理细节，也没有敷衍地带过UDF的序列化开销，而是直面这些痛点，并结合源码给出了清晰的解释。读完这部分内容后，我立刻回去重构了我们线上一个运行效率不佳的Spark作业，通过对数据分区和内存参数的调整，性能提升了近三成。这种理论指导实践并立竿见影的效果，是衡量一本技术书籍是否真正有价值的硬指标，而这本书无疑在这方面做得非常出色，它提供的知识是实战性的，而不是空泛的理论说教。
评分阅读这本书的过程，与其说是“学习”，不如说是一次对“工程艺术”的细致鉴赏。它不仅仅是告诉你“Spark是怎么工作的”，更重要的是揭示了“为什么Spark要被设计成这个样子”。作者在讲解Spark的演进脉络时，充满了对历史决策的深刻理解，例如为什么选择Lazy Evaluation，为什么在早期阶段RDD的内存管理需要不断迭代优化，这些决策背后的权衡（Trade-offs）被剖析得淋漓尽致。这使得读者在理解代码实现的同时，也能建立起一种高级的系统设计观。我特别欣赏作者在不同模块间穿梭的叙事技巧，他能巧妙地将Driver端的调度逻辑与Executor端的实际运行机制串联起来，形成一个完整的闭环。这种全局视角，培养了我们不仅仅是成为一个Spark的使用者，而是有能力去理解和预判系统行为的“诊断师”。这种层次的提升，是任何在线教程或官方文档都难以提供的，它需要作者多年的实战经验和对代码的敬畏之心才能沉淀下来。
评分这本书的封面设计得非常专业，那种深邃的蓝色调和居中的白色Logo，一眼就能感受到它散发出的技术气息。我是在一个技术论坛上偶然看到有人推荐的，当时我正在为深入理解Spark的内部机制而苦恼，市面上很多资料要么太浅显，要么就是纯粹的API文档堆砌，真正能剖析到源码层面的少之又少。拿到实体书后，首先感受到的是纸张的质感，拿在手里沉甸甸的，这预示着内容的厚度和深度。我尤其欣赏作者在排版上的用心，代码块与文字的穿插布局清晰明了，这对于阅读源码类的书籍来说至关重要，避免了阅读时的疲劳感和结构混乱。这本书的引人之处，不仅仅在于它声称对源码的解读，更在于它提供了一种系统性的思维框架，让你不再是孤立地看某个函数或类，而是能将它们置于整个Spark架构的宏大叙事中去理解。这种从整体到局部的分析路径，极大地降低了啃读底层代码的心理门槛，让人感到这不是一个冷冰冰的技术手册，而更像是一位资深工程师在手把手地领你进入一个庞大而精密的系统内部探秘，光是翻阅目录和前言，我已经能感受到一种被专业知识滋养的踏实感。
评分贴代码太多，图例和讲解太少，但好在基本讲清楚，后面对Streaming、SQL、GraphX、Mllib基本讲解也不错。（2015.6.2jd）
评分有几个问题：一，图太少，流程图类图这些几乎没有，描述很无力；二，贴代码不写明在哪个文件内，很难结合书和代码一起看；三，版本略久，和最新版代码差别较大
评分贴代码太多，图例和讲解太少，但好在基本讲清楚，后面对Streaming、SQL、GraphX、Mllib基本讲解也不错。（2015.6.2jd）
评分支持的是1.0版本，有点老，配合官方文档一起食用
评分贴代码太多，图例和讲解太少，但好在基本讲清楚，后面对Streaming、SQL、GraphX、Mllib基本讲解也不错。（2015.6.2jd）
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