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Spark核心源碼分析與開發實戰 版權信息
- ISBN：9787111528609
- 條形碼：9787111528609 ; 978-7-111-52860-9
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
Spark核心源碼分析與開發實戰 本書特色
本書是一本全面介紹spark以及spark生態系統相關技術的書籍。主要內容包括spark系統概述、spark安裝和集群的部署、rdd的編程實踐、spark的運行模式、spark的運行機制以及spark的四大子框架（spark sql、spark streaming、spark graphx、mllib）的詳細講解。本書通過理論和實踐相結合的方式對spark的核心框架和生態圈做了詳細的解讀，不僅對spark的原理進行詳細闡述，還結合spark的源碼和案例操作展示了spark框架的所具有的優雅和豐富的表現力。本書適合大數據從業者、spark技術愛好者閱讀。相信通過學習本書，讀者能夠熟悉和掌握spark這一當前流行的大數據計算框架，并將其投入到實踐中去。
Spark核心源碼分析與開發實戰 內容簡介
大數據培訓名師、spark大數據暢銷書《大數據spark企業級實戰》作者王家林新作。內容全面覆蓋spark技術及其生態系統，通過源碼分析詳解spark四大子框架。秉承“實戰”類圖書特點，解析大量代碼的編寫操作，具有較強的可操作性，便于讀者學習和理解。
Spark核心源碼分析與開發實戰 目錄
第1章spark系統概述11spark是什么12spark生態系統bdas121spark core122spark sql123spark streaming124spark graphx125mllib126tachyon127blinkdb思考題第2章spark安裝和集群部署21搭建hadoop分布式集群211安裝vmware虛擬機212安裝ubuntu的鏡像文件213安裝jdk214搭建另外兩臺ubuntu系統并配置ssh免密碼登錄215安裝hadoop和搭建hadoop分布式集群22spark安裝和集群部署221安裝scala222安裝spark和集群部署23測試spark集群231通過spark提供的示例localpi測試spark集群232通過spark shell測試spark集群思考題第3章spark rdd與spark api編程實踐31rdd介紹311rdd是spark的核心抽象312rdd的特征32rdd的操作分類321輸入操作322轉換操作323行動操作324控制操作33spark shell下的spark api編程實踐331local模式下實踐map、filter和collect方法332集群模式下實踐textfile、sortbykey和 saveastextfile方法333集群模式下實踐union、join、reduce和lookup方法334搜狗日志數據分析實踐34基于intellij idea使用spark api開發應用程序341搭建和設置intellij idea開發環境342在intellij idea下開發并部署spark應用程序343使用sbt編譯spark應用程序344使用maven構建spark應用程序345spark工具思考題第4章spark的運行模式41spark的運行模式概覽411spark的基本工作流程412spark應用程序部署42local模式421local模式實例部署及運行演示422local模式內部實現原理43standalone模式431standalone模式實例部署及運行演示432standalone模式內部實現原理44yarn-cluster模式441yarn-cluster模式實例部署及運行演示442yarn-cluster模式內部實現原理45yarn-client模式451yarn-client模式實例部署及運行演示452yarn-client模式內部實現原理46mesos模式461mesos模式實例部署及運行演示462mesos模式內部實現原理思考題第5章spark的運行機制51spark集群的架構52spark的作業和任務調度521spark application提交522作業（job）提交523dagscheduler劃分stage并提交524taskscheduler提交task525executor運行task并返回結果526driver的處理53容錯機制531lineage機制532checkpoint機制54storage存儲模塊541storage模塊整體架構542緩存實現原理543緩存策略55spark的消息傳遞機制akka551akka架構解析552akka驅動下的start-allsh源碼解析56shuffle機制561shuffle的原理 562shuffle的寫操作563shuffle的讀操作57共享變量571廣播變量572累加器58spark性能調優581數據序列化582內存優化583其他優化方法思考題第6章spark sql61spark sql原理和實現611spark sql簡介612spark sql運行架構613hive在spark上的使用614源碼解析sql語句和hiveql語句的執行過程62spark sql的操作實例621文本文件操作以及dsl操作622parquet文件以及json文件操作623hive數據操作演示（訂單交易數據操作）624spark sql處理交通數據實戰思考題第7章spark streaming71spark streaming運行原理711spark streaming簡介712編程模型dstream713容錯和持久化714性能調優715監控應用72源碼解析spark streaming的運行過程721streamingcontext初始化并啟動722數據接收723數據處理73spark streaming操作實例演示731文本數據操作實例演示732網絡數據操作實例——銷售模擬器演示733有狀態（stateful）操作實例演示734window操作實例演示735sparkstreaming處理多源數據實戰思考題第8章spark graphx81圖的定義和應用811圖的定義812圖的應用82spark graphx簡介821彈性分布式屬性圖822spark graphx圖的切分和存儲策略823spark graphx圖的操作83spark graphx架構831pregel圖計算框架832spark graphx的實現833spark graphx圖算法的實現方法84spark graphx圖操作實例841基于spark graphx的屬性圖的操作實例842spark graphx圖算法操作實例思考題第9章mllib91機器學習簡介911機器學習的定義912機器學習的分類913機器學習的常用算法92mllib的簡介921什么是mllib922mllib的架構923mllib的數據類型924mllib的算法93mllib常用算法操作實踐931k-means算法解析和實踐932協同過濾算法分析和案例實踐思考題
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