《深入理解SPARK:核心思想与源码分析》通过大量图例和实例,详细解析了Spark的架构、部署模式、工作模块的设计理念、实现源码及使用技巧。此书针对Spark1.2.0版本的源码进行了全面分析,为Spark的优化、定制和扩展提供理论指导。书中分为三部分:准备篇(第1~2章),涵盖了Spark的环境搭建、设计理念及基本架构;核心设计篇(第3~7章),深入探讨了SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理与源码分析,使读者能深入理解Spark的核心设计与实现,快速解决线上问题并进行性能优化;扩展篇(第8~11章),详述了基于Spark核心的各种扩展及应用,包括SQL处理引擎、Hive处理、流式计算框架Spark Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容,帮助读者在实际项目中扩展Spark的应用场景。
深入理解Spark的核心思想与源码解析
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《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书帮助读者全面掌握Spark的核心概念、设计哲学以及其实现原理。Spark作为一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架,其高效性能和灵活的数据处理能力在大数据领域备受推崇。本书通过详细解析Spark的源码,为读者揭示了其背后的技术细节。
Spark的核心思想主要体现在以下几个方面:
弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets, RDD):RDD是Spark的基础数据抽象,它是一种不可变、分区的记录集合,可以在集群中以并行方式操作。RDD的设计保证了容错性,即使在节点故障时也能恢复数据。
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Spark 的架构设计巧妙,RDD作为核心的计算单位,通过数据分区和血统追踪机制,保证了高效的容错性。你还可以学习到各种实用的编程模型,比如 DataFrame 和 Dataset,它们了更友好的 API,适合各类数据需求。
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弹性分布式数据集(RDD)的机制讲得透彻。用大白话说,数据可以“分片”存在多个节点,坏了还能自动恢复,不用你手动干预,挺省心的。rdd.map()这种操作就能并发跑,效率也不错。
还有DAG 执行模型,怎么把任务拆成多个小块(Stage、Task),再让它们各跑各的,调度也比较智能。你看着像一堆job在跑,背后却是个有向无环图,调度系统就靠它做优化。
内存计算和数据 locality也提得比较细
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