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| 編輯推薦： |
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基于*的Spark2.2.X版本，分为内核解密篇，商业案例篇，性能调优篇，共31章，学习过程中有任何疑问，可加入QQ群，有专业人员答疑解惑。
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| 內容簡介： |
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《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》基于Spark 2.2.X，以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心，以Spark内核解密为基石，分为上篇、中篇、下篇，对企业生产环境下的Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。上篇基于Spark源码，从一个动手实战案例入手，循序渐进地全面解析了Spark 2.2新特性及Spark内核源码；中篇选取Spark开发中*有代表的经典学习案例，深入浅出地介绍，在案例中综合应用Spark的大数据技术；下篇性能调优内容基本完全覆盖了Spark在生产环境下的所有调优技术。
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| 目錄：
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目 录
上篇 内核解密
第1章 电光石火间体验Spark 2.2开发实战... 2
1.1 通过RDD实战电影点评系统入门及源码阅读... 2
1.1.1 Spark核心概念图解... 2
1.1.2 通过RDD实战电影点评系统案例... 4
1.2 通过DataFrame和DataSet实战电影点评系统... 7
1.2.1 通过DataFrame实战电影点评系统案例... 7
1.2.2 通过DataSet实战电影点评系统案例... 10
1.3 Spark 2.2源码阅读环境搭建及源码阅读体验... 11
第2章 Spark
2.2技术及原理... 14
2.1 Spark 2.2综述... 14
2.1.1 连续应用程序... 14
2.1.2 新的API 15
2.2 Spark 2.2 Core. 16
2.2.1 第二代Tungsten引擎... 16
2.2.2 SparkSession. 16
2.2.3 累加器API 17
2.3 Spark 2.2 SQL. 19
2.3.1 Spark SQL. 20
2.3.2 DataFrame和Dataset
API 20
2.3.3 Timed Window.. 21
2.4 Spark 2.2 Streaming. 21
2.4.1 Structured
Streaming. 21
2.4.2 增量输出模式... 23
2.5 Spark 2.2 MLlib. 27
2.5.1 基于DataFrame的Machine
Learning API 28
2.5.2 R的分布式算法... 28
2.6 Spark 2.2 GraphX.. 29
第3章 Spark的灵魂：RDD和DataSet 30
3.1 为什么说RDD和DataSet是Spark的灵魂... 30
3.1.1 RDD的定义及五大特性剖析... 30
3.1.2 DataSet的定义及内部机制剖析... 34
3.2 RDD弹性特性七个方面解析... 36
3.3 RDD依赖关系... 43
3.3.1 窄依赖解析... 43
3.3.2 宽依赖解析... 45
3.4 解析Spark中的DAG逻辑视图... 46
3.4.1 DAG生成的机制... 46
3.4.2 DAG逻辑视图解析... 47
3.5 RDD内部的计算机制... 49
3.5.1 Task解析... 49
3.5.2 计算过程深度解析... 49
3.6 Spark RDD容错原理及其四大核心要点解析... 57
3.6.1 Spark RDD容错原理... 57
3.6.2 RDD容错的四大核心要点... 57
3.7 Spark RDD中Runtime流程解析... 59
3.7.1 Runtime架构图... 59
3.7.2 生命周期... 60
3.8 通过WordCount实战解析Spark RDD内部机制... 70
3.8.1 Spark WordCount动手实践... 70
3.8.2 解析RDD生成的内部机制... 72
3.9 基于DataSet的代码到底是如何一步步转化成为RDD的... 78
第4章 Spark
Driver启动内幕剖析... 81
4.1 Spark Driver Program剖析... 81
4.1.1 Spark Driver
Program.. 81
4.1.2 SparkContext深度剖析... 81
4.1.3 SparkContext源码解析... 82
4.2 DAGScheduler解析... 96
4.2.1 DAG的定义... 96
4.2.2 DAG的实例化... 97
4.2.3 DAGScheduler划分Stage的原理... 98
4.2.4 DAGScheduler划分Stage的具体算法... 99
4.2.5 Stage内部Task获取最佳位置的算法... 113
4.3 TaskScheduler解析... 116
4.3.1 TaskScheduler原理剖析... 116
4.3.2 TaskScheduler源码解析... 117
4.4 SchedulerBackend解析... 132
4.4.1 SchedulerBackend原理剖析... 132
4.4.2 SchedulerBackend源码解析... 132
4.4.3 Spark程序的注册机制... 133
4.4.4 Spark程序对计算资源Executor的管理... 134
4.5 打通Spark系统运行内幕机制循环流程... 135
4.6 本章总结... 145
第5章 Spark集群启动原理和源码详解... 146
5.1 Master启动原理和源码详解... 146
5.1.1 Master启动的原理详解... 146
5.1.2 Master启动的源码详解... 147
5.1.3 Master HA双机切换... 157
5.1.4 Master的注册机制和状态管理解密... 163
5.2 Worker启动原理和源码详解... 170
5.2.1 Worker启动的原理流程... 170
5.2.2 Worker启动的源码详解... 174
5.3 ExecutorBackend启动原理和源码详解... 178
5.3.1 ExecutorBackend接口与Executor的关系... 178
5.3.2 ExecutorBackend的不同实现... 179
5.3.3 ExecutorBackend中的通信... 181
5.3.4 ExecutorBackend的异常处理... 183
5.4 Executor中任务的执行... 184
5.4.1 Executor中任务的加载... 184
5.4.2 Executor中的任务线程池... 185
5.4.3 任务执行失败处理... 186
5.4.4 揭秘TaskRunner 188
5.5 Executor执行结果的处理方式... 189
5.6 本章总结... 197
第6章 Spark
Application提交给集群的原理和源码详解... 198
6.1 Spark Application到底是如何提交给集群的... 198
6.1.1 Application提交参数配置详解... 198
6.1.2 Application提交给集群原理详解... 199
6.1.3 Application提交给集群源码详解... 201
6.2 Spark Application是如何向集群申请资源的... 211
6.2.1 Application申请资源的两种类型详解... 211
6.2.2 Application申请资源的源码详解... 213
6.3 从Application提交的角度重新审视Driver 219
6.3.1 Driver到底是什么时候产生的... 220
6.3.2 Driver和Master交互原理解析... 238
6.3.3 Driver和Master交互源码详解... 244
6.4 从Application提交的角度重新审视Executor 249
6.4.1 Executor到底是什么时候启动的... 249
6.4.2 Executor如何把结果交给Application. 254
6.5 Spark 1.6 RPC内幕解密：运行机制、源码详解、Netty与Akka等... 254
6.6 本章总结... 267
第7章
Shuffle原理和源码详解... 268
7.1 概述... 268
7.2 Shuffle的框架... 269
7.2.1 Shuffle的框架演进... 269
7.2.2 Shuffle的框架内核... 270
7.2.3 Shuffle框架的源码解析... 272
7.2.4 Shuffle数据读写的源码解析... 275
7.3 Hash Based Shuffle. 281
7.3.1 概述... 281
7.3.2 Hash Based Shuffle内核... 282
7.3.3 Hash Based Shuffle数据读写的源码解析... 285
7.4 Sorted Based Shuffle. 290
7.4.1 概述... 292
7.4.2 Sorted Based
Shuffle内核... 293
7.4.3 Sorted Based
Shuffle数据读写的源码解析... 294
7.5 Tungsten Sorted Based Shuffle. 302
7.5.1 概述... 302
7.5.2 Tungsten Sorted
Based Shuffle内核... 302
7.5.3 Tungsten Sorted
Based Shuffle数据读写的源码解析... 303
7.6 Shuffle与Storage 模块间的交互... 309
7.6.1 Shuffle注册的交互... 310
7.6.2 Shuffle写数据的交互... 314
7.6.3 Shuffle读数据的交互... 315
7.6.4 BlockManager架构原理、运行流程图和源码解密... 315
7.6.5 BlockManager解密进阶：BlockManager初始化和注册解密、BlockManager- Master工作解密、BlockTransferService解密、本地数据读写解密、远程数据读写解密... 324
7.7 本章总结... 341
第8章 Job工作原理和源码详解... 342
8.1 Job到底在什么时候产生... 342
8.1.1 触发Job的原理和源码解析... 342
8.1.2 触发Job的算子案例... 344
8.2 Stage划分内幕... 345
8.2.1 Stage划分原理详解... 345
8.2.2 Stage划分源码详解... 346
8.3 Task全生命周期详解... 346
8.3.1 Task的生命过程详解... 347
8.3.2 Task在Driver和Executor中交互的全生命周期原理和源码详解... 348
8.4 ShuffleMapTask和ResultTask处理结果是如何被Driver管理的... 364
8.4.1 ShuffleMapTask执行结果和Driver的交互原理及源码详解... 364
8.4.2 ResultTask执行结果与Driver的交互原理及源码详解... 370
第9章 Spark中Cache和checkpoint原理和源码详解... 372
9.1 Spark中Cache原理和源码详解... 372
9.1.1 Spark中Cache原理详解... 372
9.1.2 Spark中Cache源码详解... 372
9.2 Spark中checkpoint原理和源码详解... 381
9.2.1 Spark中checkpoint原理详解... 381
9.2.2 Spark中checkpoint源码详解... 381
第10章 Spark中Broadcast和Accumulator原理和源码详解... 391
10.1 Spark中Broadcast原理和源码详解... 391
10.1.1 Spark中Broadcast原理详解... 391
10.1.2 Spark中Broadcast源码详解... 393
10.2
Spark中Accumulator原理和源码详解... 396
10.2.1 Spark中Accumulator原理详解... 396
10.2.2 Spark中Accumulator源码详解... 396
第11章 Spark与大数据其他经典组件整合原理与实战... 399
11.1
Spark组件综合应用... 399
11.2 Spark与Alluxio整合原理与实战... 400
11.2.1 Spark与Alluxio整合原理... 400
11.2.2 Spark与Alluxio整合实战... 401
11.3 Spark与Job Server整合原理与实战... 403
11.3.1 Spark与Job
Server整合原理... 403
11.3.2 Spark与Job
Server整合实战... 404
11.4 Spark与Redis整合原理与实战... 406
11.4.1 Spark与Redis整合原理... 406
11.4.2 Spark与Redis整合实战... 407
中篇 商业案例
第12章 Spark商业案例之大数据电影点评系统应用案例... 412
12.1 通过RDD实现分析电影的用户行为信息... 412
12.1.1 搭建IDEA开发环境... 412
12.1.2 大数据电影点评系统中电影数据说明... 425
12.1.3 电影点评系统用户行为分析统计实战... 428
12.2 通过RDD实现电影流行度分析... 431
12.3 通过RDD分析各种类型的最喜爱电影TopN及性能优化技巧... 433
12.4 通过RDD分析电影点评系统仿QQ和微信等用户群分析及广播
背后机制解密... 436
12.5 通过RDD分析电影点评系统实现Java和Scala版本的二次排序系统... 439
12.5.1 二次排序自定义Key值类实现（Java）... 440
12.5.2 电影点评系统二次排序功能实现（Java）... 442
12.5.3 二次排序自定义Key值类实现（Scala）... 445
12.5.4 电影点评系统二次排序功能实现（Scala）... 446
12.6 通过Spark SQL中的SQL语句实现电影点评系统用户行为分析... 447
12.7 通过Spark SQL下的两种不同方式实现口碑最佳电影分析... 451
12.8 通过Spark SQL下的两种不同方式实现最流行电影分析... 456
12.9 通过DataFrame分析最受男性和女性喜爱电影TopN.. 457
12.10 纯粹通过DataFrame分析电影点评系统仿QQ和微信、淘宝等用户群... 460
12.11 纯粹通过DataSet对电影点评系统进行流行度和不同年龄阶段兴趣分析等... 462
12.11.1 通过DataSet实现某特定电影观看者中男性和女性不同年龄的人数... 463
12.11.2 通过DataSet方式计算所有电影中平均得分最高
（口碑最好）的电影TopN.. 464
12.11.3 通过DataSet方式计算所有电影中粉丝或者观看人数最多（最流行电影）的电影TopN 465
12.11.4 纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中最受男性、女性喜爱的
电影Top10. 466
12.11.5 纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中QQ或者微信核心目标
用户最喜爱电影TopN分析... 467
12.11.6 纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中淘宝核心目标用户最喜爱电影TopN分析 469
12.12 大数据电影点评系统应用案例涉及的核心知识点原理、源码及案例代码... 470
12.12.1 知识点：广播变量Broadcast内幕机制... 470
12.12.2 知识点：SQL全局临时视图及临时视图... 473
12.12.3 大数据电影点评系统应用案例完整代码... 474
12.13 本章总结... 496
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| 內容試閱：
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前 言
大数据像当年的石油、人工智能（Artificial Intelligence）像当年的电力一样，正以前所未有的广度和深度影响所有的行业，现在及未来公司的核心壁垒是数据，核心竞争力来自基于大数据的人工智能的竞争。Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算平台，2009年诞生于美国加州大学伯克利分校AMP实验室，2010年正式开源，2013年成为Apache基金项目，2014年成为Apache基金的顶级项目。基于RDD，Spark成功构建起了一体化、多元化的大数据处理体系。
在任何规模的数据计算中，Spark在性能和扩展性上都更具优势。
（1）Hadoop之父Doug Cutting指出：Use
of MapReduce engine for Big Data projects will decline, replaced by Apache
Spark（大数据项目的MapReduce引擎的使用将下降，由Apache Spark取代。）
（2）Hadoop商业发行版本的市场领导者Cloudera、HortonWorks、MapR纷纷转投Spark，并把Spark作为大数据解决方案的首选和核心计算引擎。
2014年的Sort Benchmark测试中，Spark秒杀Hadoop，在使用十分之一计算资源的情况下，相同数据的排序上，Spark比MapReduce快3倍！在没有官方PB排序对比的情况下，首次将Spark推到了1PB数据（十万亿条记录）的排序，在使用190个节点的情况下，工作负载在4小时内完成，同样远超雅虎之前使用3800台主机耗时16个小时的记录。
2015年6月，Spark最大的集群来自腾讯8000个节点，单个Job最大分别是阿里巴巴和Databricks1PB，震撼人心！同时，Spark的Contributor比2014年涨了3倍，达到730人；总代码行数也比2014年涨了2倍多，达到40万行。IBM于2015年6月承诺大力推进Apache Spark项目，并称该项目为：以数据为主导的，未来十年最重要的新的开源项目。这一承诺的核心是将Spark嵌入IBM业内领先的分析和商务平台，并将Spark作为一项服务，在IBMBluemix平台上提供给客户。IBM还将投入超过3500名研究和开发人员在全球10余个实验室开展与Spark相关的项目，并将为Spark开源生态系统无偿提供突破性的机器学习技术IBM SystemML。同时，IBM还将培养超过100万名Spark数据科学家和数据工 程师。
2016年，在有计算界奥运会之称的国际著名Sort
Benchmark 全球数据排序大赛中，由南京大学计算机科学与技术系PASA大数据实验室、阿里巴巴和Databricks公司组成的参赛团队NADSort，以144美元的成本完成100TB标准数据集的排序处理，创下了每TB数据排序1.44美元成本的最新世界纪录，比2014年夺得冠军的加州大学圣地亚哥分校TritonSort团队每TB数据4.51美元的成本降低了近70%，而这次比赛依旧使用Apache Spark大数据计算平台，在大规模并行排序算法以及Spark系统底层进行了大量的优化，以尽可能提高排序计算性能并降低存储资源开销，确保最终赢得比赛。
在Full Stack理想的指引下，Spark中的Spark SQL、SparkStreaming、MLLib、GraphX、R五大子框架和库之间可以无缝地共享数据和操作，这不仅打造了Spark在当今大数据计算领域其他计算框架都无可匹敌的优势，而且使得Spark正在加速成为大数据处理中心首选通用计算平台，而Spark商业案例和性能优化必将成为接下来的重中之重！
本书根据王家林老师亲授课程及结合众多大数据项目经验编写而成，其中王家林、段智华编写了本书近90%的内容，具体编写章节如下：
第3章 Spark的灵魂：RDD和DataSet；
第4章 Spark Driver启动内幕剖析；
第5章 Spark集群启动原理和源码详解；
第6章 Spark Application提交给集群的原理和源码详解；
第7章 Shuffle原理和源码详解；
第8章 Job工作原理和源码详解；
第9章 Spark中Cache和checkpoint原理和源码详解；
第10章 Spark中Broadcast和Accumulator原理和源码详解；
第11章 Spark与大数据其他经典组件整合原理与实战；
第12章 Spark商业案例之大数据电影点评系统应用案例；
第13章 Spark 2.2实战之Dataset开发实战企业人员管理系统应用案例；
第14章 Spark商业案例之电商交互式分析系统应用案例；
第15章 Spark商业案例之NBA篮球运动员大数据分析系统应用案例；
第16章 电商广告点击大数据实时流处理系统案例；
第17章 Spark在通信运营商生产环境中的应用案例；
第18章 使用Spark
GraphX实现婚恋社交网络多维度分析案例；
第23章Spark集群中Mapper端、Reducer端内存调优；
第24章 使用Broadcast实现Mapper端Shuffle聚合功能的原理和调优实战；
第25章 使用Accumulator高效地实现分布式集群全局计数器的原理和调优案例；
第27章 Spark五大子框架调优最佳实践；
第28章 Spark 2.2.0新一代钨丝计划优化引擎；
第30章 Spark性能调优之数据倾斜调优一站式解决方案原理与实战；
第31章 Spark大数据性能调优实战专业之路。
其中，段智华根据自身多年的大数据工作经验对本书的案例等部分进行了扩展。
除上述章节外，剩余内容由夏阳、郑采翎、闫恒伟三位作者根据王家林老师的大数据授课内容而完成。
在阅读本书的过程中，如发现任何问题或有任何疑问，可以加入本书的阅读群（QQ：418110145）讨论，会有专人答疑。同时，该群也会提供本书所用案例源码及本书的配套学习视频。
如果读者想要了解或者学习更多大数据相关技术，可以关注DT大数据梦工厂微信公众号DT_Spark，也可以通过YY客户端登录68917580永久频道直接体验。
王家林老师的新浪微博是http：weibo.comilovepains 欢迎大家在微博上与作者进行 互动。
由于时间仓促，书中难免存在不妥之处，请读者谅解，并提出宝贵意见。
王家林2017年中秋之夜于美国硅谷
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