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出版者:电子工业出版社

作者:郭景瞻

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2017-1

价格:99

装帧:平装

isbn号码:9787121302367

丛书系列:

图书标签:

spark
大数据
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具体描述

《图解Spark：核心技术与案例实战》以Spark 2.0 版本为基础进行编写，全面介绍了Spark 核心及其生态圈组件技术。主要内容包括Spark 生态圈、实战环境搭建、编程模型和内部重要模块的分析，重点介绍了消息通信框架、作业调度、容错执行、监控管理、存储管理以及运行框架，同时还介绍了Spark 生态圈相关组件，包括Spark SQL 的即席查询、Spark Streaming 的实时流处理应用、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理、SparkR 的数学计算和Alluxio 的分布式内存文件系统等。

《图解Spark：核心技术与案例实战》从Spark 核心技术进行深入分析，重要章节会结合源代码解读其实现原理，围绕着技术原理介绍了相关典型实例，读者通过这些实例可以更加深入地理解Spark 的运行机制。另外《图解Spark：核心技术与案例实战》还应用了大量的图表进行说明，让读者能够更加直观地理解Spark 相关原理。通过《图解Spark：核心技术与案例实战》，读者将能够很快地熟悉和掌握Spark 大数据分析计算的利器，在生产中解决实际问题。

《图解Spark：核心技术与案例实战》并非一本介绍Spark的技术书籍。这本书的真正内容，是深入探讨大数据处理领域中一个备受瞩目的开源项目——Spark。它以“图解”为核心，力求将Spark复杂而强大的技术体系，通过直观的图示和生动的案例，以一种易于理解和掌握的方式呈现给读者。本书的目标读者群体广泛，包括但不限于：大数据开发工程师：无论您是初涉大数据领域的新手，还是经验丰富的老兵，本书都将帮助您系统性地理解Spark的架构、核心组件以及其背后的运行机制。您将学到如何利用Spark进行高效的数据 ETL（提取、转换、加载）、实时流处理、机器学习以及图计算。数据科学家与分析师：对于需要处理海量数据并从中挖掘洞见的您来说，Spark提供了前所未有的计算能力和灵活性。本书将展示如何运用Spark MLlib等库进行模型训练和预测，以及如何利用Spark SQL进行复杂的数据查询和分析，让您的数据工作事半功倍。架构师与技术决策者：在规划和设计大数据解决方案时，对Spark的深入理解是至关重要的。本书将帮助您权衡Spark在不同场景下的适用性，了解其与其他大数据组件（如HDFS、YARN、Kafka等）的集成方式，以及如何优化Spark集群的性能和稳定性。对大数据技术感兴趣的研究者与学生：如果您对大数据处理的底层原理和前沿技术充满好奇，本书将为您提供一个坚实的基础，帮助您快速掌握Spark的精髓，并为进一步深入研究打下良好基础。本书的编写理念在于“化繁为简”，通过大量的图表、流程图、架构示意图等视觉化元素，将Spark抽象的概念转化为具体的图像，让读者能够“看见”Spark的工作原理。这种“图解”的方式，不仅有助于记忆，更能帮助读者建立起对Spark整体框架的清晰认知，从而在面对具体问题时，能够迅速定位问题所在，并找到解决方案。核心技术深度剖析：本书并非停留在表面概念的介绍，而是深入Spark的每一个核心技术环节： Spark Core：作为Spark的基石，本书将详细阐述Spark Core的RDD（弹性分布式数据集）模型，包括其不变性、惰性求值、容错机制等关键特性。您将学习到如何高效地创建RDD、转换RDD（如map, filter, reduceByKey等）以及进行行动操作（如collect, count, saveAsTextFile等）。同时，本书还会深入讲解DAG（有向无环图）调度器的工作原理，揭示Spark如何优化任务执行顺序，最大限度地提升效率。 Spark SQL & DataFrame/Dataset：对于结构化和半结构化数据的处理，Spark SQL和DataFrame/Dataset API是强大的利器。本书将详细介绍DataFrame/Dataset的API，并讲解Catalyst优化器如何对SQL查询进行智能优化，实现高性能的数据查询和分析。您将学会如何使用Spark SQL进行各种复杂的数据操作，如JOIN、GROUP BY、窗口函数等，以及如何将外部数据源（如Hive、JSON、Parquet）集成到Spark中。 Spark Streaming & Structured Streaming：实时数据处理是现代大数据应用的关键需求。本书将全面讲解Spark Streaming的DStream（Discretized Stream）模型，以及如何处理实时数据流，实现近实时的数据分析和响应。更重要的是，本书将重点介绍Spark 2.x之后推出的Structured Streaming，它以DataFrame/Dataset API为基础，将流处理与批处理统一起来，提供了更简洁、更强大的流处理能力，将帮助读者掌握如何构建可靠、可扩展的实时数据管道。 Spark MLlib：对于需要进行机器学习模型的构建和应用，Spark MLlib提供了丰富的算法库和工具。本书将引导您了解MLlib的基本概念，包括特征提取、特征转换、模型训练、评估和调优等。您将学习如何使用MLlib来解决分类、回归、聚类、协同过滤等常见的机器学习问题，并通过实际案例展示如何利用Spark的分布式计算能力来训练大型模型。 Spark GraphX：对于图数据处理，GraphX是Spark提供的高性能图计算框架。本书将介绍GraphX的核心概念，包括Vertex（顶点）、Edge（边）、Property Graph（属性图）等，以及如何使用GraphX进行图的构建、遍历、分析和模式匹配。您将学习到如何运用GraphX来解决社交网络分析、推荐系统、欺诈检测等问题。案例实战贯穿始终：理论结合实践是学习任何技术的最佳途径。本书的另一大亮点在于其丰富的“案例实战”。每一个核心技术的讲解，都将伴随着一个或多个精心设计的案例。这些案例涵盖了大数据领域的典型应用场景，例如：用户行为分析：利用Spark处理海量的用户点击流数据，分析用户偏好，进行个性化推荐。实时日志分析：使用Spark Streaming或Structured Streaming实时处理服务器日志，监测系统健康状况，发现异常。欺诈检测：结合Spark MLlib和GraphX，构建模型来识别交易中的欺诈行为。 ETL管道构建：设计和实现高效的Spark ETL作业，处理各种格式的数据，将其加载到数据仓库或数据湖中。推荐系统：利用Spark MLlib的协同过滤算法，构建一个简单的电影推荐系统。社交网络分析：使用GraphX来分析社交网络中的社群、影响力节点等。这些案例不仅提供了代码示例，更重要的是，它们展示了如何将Spark的各项技术融会贯通，解决实际业务问题。本书会引导读者从问题场景出发，逐步分析，选择合适的技术，设计实现方案，并最终落地。独特价值与亮点：图文并茂，可视化学习：大量的图表和流程图，让复杂的概念变得生动易懂。体系化知识结构：从Spark Core到高级应用，覆盖Spark的各个层面，帮助读者构建完整的知识体系。紧跟技术前沿：涵盖了Structured Streaming等最新技术，确保读者掌握的是当下和未来的主流技术。实战导向，解决实际问题：丰富的案例，让读者能够学以致用，快速提升解决实际大数据问题的能力。深入浅出，语言通俗易懂：避免使用过于晦涩的技术术语，力求让更多读者能够轻松掌握Spark。阅读本书，您将收获：扎实的Spark理论基础：深刻理解Spark的架构、原理和核心组件。娴熟的Spark编程技巧：掌握Spark的各种API，能够编写高效的Spark应用程序。解决实际大数据问题的能力：能够独立设计和实现Spark解决方案，应对复杂的业务挑战。提升职业竞争力：在大数据技术日益重要的今天，掌握Spark将成为您职业生涯的有力助推器。总之，《图解Spark：核心技术与案例实战》是一本旨在帮助读者高效、直观地掌握Spark技术的实用指南。它将Spark的强大功能与学习者的认知习惯相结合，通过精心的图解和翔实的案例，引领您穿越大数据技术的迷雾，成为一名合格的Spark开发者和数据处理专家。

作者简介

郭景瞻，现就职京东商城，开源技术爱好者，对Spark等大数据系统有较为深入的研究，对Spark应用开发、运维和测试有较多的经验，喜欢深入阅读Spark源代码，分析其核心原理和运行机制。

目录信息

第一篇基础篇
第1章 Spark及其生态圈概述
1.1 Spark简介
1.1.1 什么是Spark
1.1.2 Spark与MapReduce比较
1.1.3 Spark的演进路线图
1.2 Spark生态系统
1.2.1 Spark Core
1.2.2 Spark Streaming
1.2.3 Spark SQL
1.2.4 BlinkDB
1.2.5 MLBase/MLlib
1.2.6 GraphX
1.2.7 SparkR
1.2.8 Alluxio
1.3 小结
第2章搭建Spark实战环境
2.1 基础环境搭建
2.1.1 搭建集群样板机
2.1.2 配置集群环境
2.2 编译Spark源代码
2.2.1 配置Spark编译环境
2.2.2 使用Maven编译Spark
2.2.3 使用SBT编译Spark
2.2.4 生成Spark部署包
2.3 搭建Spark运行集群
2.3.1 修改配置文件
2.3.2 启动Spark
2.3.3 验证启动
2.3.4 第一个实例
2.4 搭建Spark实战开发环境
2.4.1 CentOS中部署IDEA
2.4.2 使用IDEA开发程序
2.4.3 使用IDEA阅读源代码
2.5 小结
第二篇核心篇
第3章 Spark编程模型
3.1 RDD概述
3.1.1 背景
3.1.2 RDD简介
3.1.3 RDD的类型
3.2 RDD的实现
3.2.1 作业调度
3.2.2 解析器集成
3.2.3 内存管理
3.2.4 检查点支持
3.2.5 多用户管理
3.3 编程接口
3.3.1 RDD分区（Partitions）
3.3.2 RDD首选位置（PreferredLocations）
3.3.3 RDD依赖关系（Dependencies）
3.3.4 RDD分区计算（Iterator）
3.3.5 RDD分区函数（Partitioner）
3.4 创建操作
3.4.1 并行化集合创建操作
3.4.2 外部存储创建操作
3.5 转换操作
3.5.1 基础转换操作
3.5.2 键值转换操作
3.6 控制操作
3.7 行动操作
3.7.1 集合标量行动操作
3.7.2 存储行动操作
3.8 小结
第4章 Spark核心原理
4.1 消息通信原理
4.1.1 Spark消息通信架构
4.1.2 Spark启动消息通信
4.1.3 Spark运行时消息通信
4.2 作业执行原理
4.2.1 概述
4.2.2 提交作业
4.2.3 划分调度阶段
4.2.4 提交调度阶段
4.2.5 提交任务
4.2.6 执行任务
4.2.7 获取执行结果
4.3 调度算法
4.3.1 应用程序之间
4.3.2 作业及调度阶段之间
4.3.3 任务之间
4.4 容错及HA
4.4.1 Executor异常
4.4.2 Worker异常
4.4.3 Master异常
4.5 监控管理
4.5.1 UI监控
4.5.2 Metrics
4.5.3 REST
4.6 实例演示
4.6.1 计算年降水实例
4.6.2 HA配置实例
4.7 小结
第5章 Spark存储原理
5.1 存储分析
5.1.1 整体架构
5.1.2 存储级别
5.1.3 RDD存储调用
5.1.4 读数据过程
5.1.5 写数据过程
5.2 Shuffle分析
5.2.1 Shuffle简介
5.2.2 Shuffle的写操作
5.2.3 Shuffle的读操作
5.3 序列化和压缩
5.3.1 序列化
5.3.2 压缩
5.4 共享变量
5.4.1 广播变量
5.4.2 累加器
5.5 实例演示
5.6 小结
第6章 Spark运行架构
6.1 运行架构总体介绍
6.1.1 总体介绍
6.1.2 重要类介绍
6.2 本地（Local）运行模式
6.2.1 运行模式介绍
6.2.2 实现原理
6.3 伪分布（Local-Cluster）运行模式
6.3.1 运行模式介绍
6.3.2 实现原理
6.4 独立（Standalone）运行模式
6.4.1 运行模式介绍
6.4.2 实现原理
6.5 YARN运行模式
6.5.1 YARN运行框架
6.5.2 YARN-Client运行模式介绍
6.5.3 YARN-Client 运行模式实现原理
6.5.4 YARN-Cluster运行模式介绍
6.5.5 YARN-Cluster 运行模式实现原理
6.5.6 YARN-Client与YARN-Cluster对比
6.6 Mesos运行模式
6.6.1 Mesos介绍
6.6.2 粗粒度运行模式介绍
6.6.3 粗粒度实现原理
6.6.4 细粒度运行模式介绍
6.6.5 细粒度实现原理
6.6.6 Mesos粗粒度和Mesos细粒度对比
6.7 实例演示
6.7.1 独立运行模式实例
6.7.2 YARN-Client实例
6.7.3 YARN-Cluster实例
6.8 小结
第三篇组件篇
第7章 Spark SQL
7.1 Spark SQL简介
7.1.1 Spark SQL发展历史
7.1.2 DataFrame/Dataset介绍
7.2 Spark SQL运行原理
7.2.1 通用SQL执行原理
7.2.2 SparkSQL运行架构
7.2.3 SQLContext运行原理分析
7.2.4 HiveContext介绍
7.3 使用Hive-Console
7.3.1 编译Hive-Console
7.3.2 查看执行计划
7.3.3 应用Hive-Console
7.4 使用SQLConsole
7.4.1 启动HDFS和Spark Shell
7.4.2 与RDD交互操作
7.4.3 读取JSON格式数据
7.4.4 读取Parquet格式数据
7.4.5 缓存演示
7.4.6 DSL演示
7.5 使用Spark SQL CLI
7.5.1 配置并启动Spark SQL CLI
7.5.2 实战Spark SQL CLI
7.6 使用Thrift Server
7.6.1 配置并启动Thrift Server
7.6.2 基本操作
7.6.3 交易数据实例
7.6.4 使用IDEA开发实例
7.7 实例演示
7.7.1 销售数据分类实例
7.7.2 网店销售数据统计
7.8 小结
第8章 Spark Streaming
8.1 Spark Streaming简介
8.1.1 术语定义
8.1.2 Spark Streaming特点
8.2 Spark Streaming编程模型
8.2.1 DStream的输入源
8.2.2 DStream的操作
8.3 Spark Streaming运行架构
8.3.1 运行架构
8.3.2 消息通信
8.3.3 Receiver分发
8.3.4 容错性
8.4 Spark Streaming运行原理
8.4.1 启动流处理引擎
8.4.2 接收及存储流数据
8.4.3 数据处理
8.5 实例演示
8.5.1 流数据模拟器
8.5.2 销售数据统计实例
8.5.3 Spark Streaming+Kafka实例
8.6 小结
第9章 Spark MLlib
9.1 Spark MLlib简介
9.1.1 Spark MLlib介绍
9.1.2 Spark MLlib数据类型
9.1.3 Spark MLlib基本统计方法
9.1.4 预言模型标记语言
9.2 线性模型
9.2.1 数学公式
9.2.2 线性回归
9.2.3 线性支持向量机
9.2.4 逻辑回归
9.2.5 线性最小二乘法、Lasso和岭回归
9.2.6 流式线性回归
9.3 决策树
9.4 决策模型组合
9.4.1 随机森林
9.4.2 梯度提升决策树
9.5 朴素贝叶斯
9.6 协同过滤
9.7 聚类
9.7.1 K-means
9.7.2 高斯混合
9.7.3 快速迭代聚类
9.7.4 LDA
9.7.5 二分K-means
9.7.6 流式K-means
9.8 降维
9.8.1 奇异值分解降维
9.8.2 主成分分析降维
9.9 特征提取和变换
9.9.1 词频—逆文档频率
9.9.2 词向量化工具
9.9.3 标准化
9.9.4 范数化
9.10 频繁模式挖掘
9.10.1 频繁模式增长
9.10.2 关联规则挖掘
9.10.3 PrefixSpan
9.11 实例演示
9.11.1 K-means聚类算法实例
9.11.2 手机短信分类实例
9.12 小结
第10章 Spark GraphX
10.1 GraphX介绍
10.1.1 图计算
10.1.2 GraphX介绍
10.1.3 发展历程
10.2 GraphX实现分析
10.2.1 GraphX图数据模型
10.2.2 GraphX图数据存储
10.2.3 GraphX图切分策略
10.2.4 GraphX图操作
10.3 实例演示
10.3.1 图例演示
10.3.2 社区发现演示
10.4 小结
第11章 SparkR
11.1 概述
11.1.1 R语言介绍
11.1.2 SparkR介绍
11.2 SparkR与DataFrame
11.2.1 DataFrames介绍
11.2.2 与DataFrame的相关操作
11.3 编译安装SparkR
11.3.1 编译安装R语言
11.3.2 安装SparkR运行环境
11.3.3 安装SparkR
11.3.4 启动并验证安装
11.4 实例演示
11.5 小结
第12章 Alluxio
12.1 Alluxio简介
12.1.1 Alluxio介绍
12.1.2 Alluxio系统架构
12.1.3 HDFS与Alluxio
12.2 Alluxio编译部署
12.2.1 编译Alluxio
12.2.2 单机部署Alluxio
12.2.3 集群模式部署Alluxio
12.3 Alluxio命令行使用
12.3.1 接口说明
12.3.2 接口操作示例
12.4 实例演示
12.4.1 启动环境
12.4.2 Alluxio上运行Spark
12.4.3 Alluxio上运行MapReduce
12.5 小结
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

对于我们这些已经在大数据领域摸爬滚打了一段时间的工程师来说，一本好书的价值往往体现在它对“细节”和“底层原理”的挖掘深度上。这本书在这方面做得非常出色。它没有停留在泛泛而谈地介绍Spark的API，而是毫不保留地展示了Spark Shuffle过程的优化策略、Task调度背后的权衡取舍，以及广播变量是如何在集群中高效分发的。特别是关于Spark SQL的演进历史和其背后的逻辑规划与物理规划的章节，我简直是爱不释手。我发现书中对一些已经被弃用的API的解释也十分到位，这对于维护老旧系统或者进行性能调优时，提供了宝贵的历史视角。这本书的深度和广度兼顾得恰到好处，它让你在掌握新知识的同时，也对整个大数据生态的演进有了更宏观的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是数据科学领域的“武林秘籍”！我最近迷上了分布式计算，特别是Spark这个大家伙，但网上的资料零零散散，看的人眼花缭乱。正当我准备放弃时，我朋友向我推荐了这本书。我当时抱着试试看的心态拿起来，结果一发不可收拾。书里的讲解深入浅出，特别是对Spark的底层架构——DAG执行引擎和内存管理机制的剖析，简直是教科书级别的。它没有用那些晦涩难懂的专业术语堆砌，而是通过大量的图示和生动的比喻，把复杂的概念讲得明明白白。我记得有一次我在处理一个内存溢出的问题，卡了好几天，翻遍了各种论坛都没找到答案，最后居然在这本书的一个小章节里找到了突破口，它对垃圾回收和数据序列化的优化建议，直接让我茅塞顿开。这本书绝对是那种能让你从“会用”到“精通”的桥梁，强烈推荐给所有想在Spark领域深耕的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本工具书给我的最大惊喜在于它的“实战导向性”。很多技术书读完后，你感觉自己好像学了很多，但真要上手干活时，却发现根本不知道该从哪里下手。这本书完全没有这个问题。它不仅仅是一本理论教材，更像是一个资深的架构师手把手带着你搭建生产环境的指南。从集群的配置参数调优到容错机制的深入讲解，每一个环节的讨论都紧密结合实际工作中的“坑”。我特别欣赏它对“性能瓶颈排查”那一章的讲解，它不是简单地告诉我们“要优化”，而是系统地列出了从数据倾斜、资源竞争到I/O瓶颈的排查步骤和对应的Spark Web UI监控点。这本书真正做到了学以致用，我感觉我的代码质量和解决问题的效率在短时间内得到了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，市场上关于Spark的入门资料很多，但大多都止步于Spark 1.x或2.x的早期版本。这本书的出现，对于我这种急需跟进最新技术栈的人来说，简直是雪中送炭。它对Spark 3.x版本带来的新特性，例如自适应查询（AQE）的原理和应用场景，做了非常详尽的阐述。更难能可贵的是，作者在介绍新特性时，并没有孤立地讲解，而是将其置于整个Spark演进的脉络下进行对比分析，让你清晰地看到为什么需要这些改进，以及它们如何解决旧版本中的痛点。这本书的知识点组织逻辑性极强，章节之间的衔接自然流畅，完全没有那种为了凑字数而拼凑内容的生硬感。对于任何想要站在当前技术前沿，构建高性能Spark应用的开发者而言，它无疑是一本不可或缺的现代参考手册。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对技术类的书籍都有点敬而远之，总觉得那些动辄几百页的书看起来就累。但这本书的排版和设计真是太贴心了。它不是那种堆砌代码和理论的枯燥读物，更像是一本精心制作的编程画册。作者似乎非常理解初学者的痛点，每一个核心概念，无论是RDD的惰性求值，还是DataFrame的Catalyst优化器，都会配上清晰的流程图和代码片段的对比分析。我特别喜欢它对“案例实战”部分的处理方式，那些案例不是那种空中楼阁式的完美演示，而是非常贴近真实生产环境中的常见场景，比如日志分析、实时流处理的基础搭建等等。跟着书中的步骤一步步操作下来，成就感爆棚。读完这本书，我感觉自己不再是那个只能调用API的“调包侠”了，而是真正理解了Spark“为什么”这么做，这才是硬核技术的魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

我想看的写得太少，不想看的写得太多

评分☆☆☆☆☆

算是讲的比较深入的一本书了，一大堆代码，有点难肯

评分☆☆☆☆☆

错别字不少

评分☆☆☆☆☆

对spark的底层做了一些解读，全书内容质量还可以，但是源码太多，排版有些眼花缭乱了

评分☆☆☆☆☆

错别字不少