Spark大数据处理：技术、应用与性能优化 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:高彦杰

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2014-11

价格:59.00

装帧:平装

isbn号码:9787111483861

丛书系列:大数据技术丛书

图书标签:

大数据
spark
Spark
性能优化
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数据科学

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具体描述

《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》根据最新技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化，以及BDAS生态系统的相关技术。

作为一个基于内存计算的大数据并行计算框架，Spark不仅很好地解决了数据的实时处理问题，而且保证了高容错性和高可伸缩性。具体来讲，它有如下优势：

打造全栈多计算范式的高效数据流水线

轻量级快速处理

易于使用，支持多语言

与HDFS等存储层兼容

社区活跃度高

……

Spark已经在全球范围内广泛使用，无论是Intel、Yahoo!、Twitter、阿里巴巴、百度、腾讯等国际互联网巨头，还是一些尚处于成长期的小公司，都在使用Spark。本书作者结合自己在微软和IBM实践Spark的经历和经验，编写了这本书。站着初学者的角度，不仅系统、全面地讲解了Spark的各项功能及其使用方法，而且较深入地探讨了Spark的工作机制、运行原理以及BDAS生态系统中的其他技术，同时还有一些可供操作的案例，能让没有经验的读者迅速掌握Spark。更为重要的是，本书还对Spark的性能优化进行了探讨。

《云端数据革命：从零到精通的分布式系统构建与运维》引言在这个数据爆炸的时代，如何有效地采集、存储、处理、分析海量数据，并从中挖掘出有价值的洞察，已经成为决定企业生存与发展的关键。传统的数据处理方式已难以满足日益增长的需求，而分布式系统凭借其强大的可伸缩性、高可用性和并行处理能力，正引领着一场深刻的云端数据革命。本书并非一本关于特定技术栈的速成指南，而是旨在为读者构建一套坚实的分布式系统思维框架，从系统设计的底层原理出发，深入理解构建、运维与优化大型分布式系统的方方面面，帮助您成为一名能够驾驭复杂云端环境的资深工程师。第一章：分布式系统的基石——理论与核心概念本章将带您走进分布式系统的世界，剥离技术细节，深入理解其核心思想。我们将从“为什么需要分布式系统”开始，探讨单机系统面临的瓶颈，如性能、可用性和可扩展性。随后，我们将详细阐述分布式系统的基本概念，包括：一致性模型 (Consistency Models)：理解不同级别的一致性（如强一致性、最终一致性、顺序一致性）及其在实际系统中的权衡与应用。我们将探讨CAP定理和PACELC定理，分析在分布式环境中，一致性、可用性、分区容忍性之间的取舍。共识算法 (Consensus Algorithms)：深入讲解Paxos、Raft等经典共识算法的原理，理解它们如何解决分布式系统中的“领导者选举”、“日志复制”等关键问题，确保数据的一致性。我们将通过图示和伪代码，清晰地展示算法的执行流程和状态转移。分布式事务 (Distributed Transactions)：分析分布式事务的挑战，如两阶段提交 (2PC)、三阶段提交 (3PC) 等协议的原理、优缺点及其在不同场景下的适用性。分布式调度与协调 (Distributed Scheduling and Coordination)：介绍ZooKeeper、etcd等分布式协调服务的作用，以及它们如何实现分布式锁、服务注册与发现、配置管理等功能。我们将深入理解ZooKeeper的ZAB协议，以及etcd基于Raft的强大能力。容错与高可用 (Fault Tolerance and High Availability)：探讨多种容错机制，包括副本机制、故障检测、自动故障转移 (Failover) 等，以及如何构建能够持续提供服务的系统。第二章：分布式存储系统——数据的基石海量数据的存储是分布式系统的基础，本章将聚焦于各类分布式存储系统。我们将从最基础的分布式文件系统开始，逐步深入到更复杂的分布式数据库。分布式文件系统 (Distributed File Systems)： HDFS (Hadoop Distributed File System)：深入解析HDFS的架构，包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode的作用，以及文件读写、数据冗余、容错机制等。我们将探讨HDFS在小文件和大数据块处理上的特点。 Ceph：介绍Ceph作为统一的分布式存储解决方案，其对象存储 (RADOS)、块存储 (RBD) 和文件系统 (CephFS) 的实现原理。重点讲解RADOS的CRUSH算法，理解其如何实现数据的高效分布和查找。分布式数据库 (Distributed Databases)： NoSQL数据库：键值存储 (Key-Value Stores)：如Redis Cluster、Amazon DynamoDB，分析其数据模型、一致性保证、读写分离、数据分片等技术。列族存储 (Column-Family Stores)：如Apache Cassandra、HBase，讲解其稀疏数据模型、基于时间序列的存储特性，以及二级索引的实现。文档数据库 (Document Databases)：如MongoDB Sharded Cluster，探讨其灵活的文档模型、索引优化、数据分片策略。图数据库 (Graph Databases)：如Neo4j Cluster，理解其在处理高度关联数据时的优势，以及分布式图数据库的挑战。分布式关系型数据库 (Distributed Relational Databases)： Sharding (分片)：深入讲解水平分片和垂直分片的策略，以及如何进行智能分片和数据迁移。 Multi-master Replication (多主复制)：分析多主复制带来的挑战，如冲突检测与解决。 NewSQL数据库：介绍如TiDB、CockroachDB等NewSQL数据库，理解它们如何同时兼顾关系型数据库的ACID特性和分布式系统的可扩展性。第三章：分布式计算框架——数据的流动与转换有了强大的存储能力，如何高效地对海量数据进行处理和分析是关键。本章将聚焦于分布式计算框架。批处理 (Batch Processing)： Apache Spark：虽然本书不直接深入Spark的特定技术，但我们将从通用批处理的视角，讲解批处理的原理、MapReduce的演进，以及Spark作为新一代批处理框架的核心优势，如内存计算、DAG执行引擎等。 MapReduce：回顾MapReduce的经典模型，理解其阶段划分、 Shuffle过程，为后续理解Spark等框架打下基础。流处理 (Stream Processing)： Apache Kafka：深入理解Kafka作为分布式消息队列的架构，包括Broker、Topic、Partition、Producer、Consumer，以及其高吞吐量、持久化、容错能力。我们将探讨Kafka在数据管道中的核心作用。 Apache Flink：讲解Flink作为先进的流处理框架，其真正的流式处理引擎、事件时间与处理时间、状态管理、容错机制 (Checkpoints/Savepoints)，以及流批一体的处理能力。 Apache Storm：回顾Storm的拓扑结构、Bolt、Spout，以及其实时性强的特点。内存计算与内存数据库 (In-Memory Computing and Databases)：探讨内存计算的优势，以及Redis、Memcached等在分布式系统中的应用，如何加速数据访问。分布式机器学习框架 (Distributed Machine Learning Frameworks)：简单介绍如MLlib (Spark的库，侧重原理)、TensorFlow Distributed、PyTorch Distributed等，理解其在训练大型模型时的并行化策略。第四章：分布式系统的网络通信与服务治理分布式系统中的节点之间需要高效、可靠地进行通信，并对服务进行有效的管理。本章将深入探讨这些方面。 RPC (Remote Procedure Call)： Protocol Buffers (Protobuf)：讲解Protobuf作为高效的序列化协议，其优势和在RPC中的应用。 gRPC：深入理解gRPC框架，包括其HTTP/2基础、Service Definition Language (IDL)、以及客户端-服务器端通信模式。消息队列 (Message Queues)： RabbitMQ：介绍RabbitMQ作为传统的消息队列，其Exchange、Queue、Binding等概念，以及AMQP协议。 ActiveMQ：对比和分析ActiveMQ的特点。 RocketMQ：介绍RocketMQ作为阿里巴巴开源的高性能分布式消息中间件，其顺序消息、事务消息等高级特性。服务发现与注册 (Service Discovery and Registration)： Consul：讲解Consul的服务注册、健康检查、Key-Value存储功能。 Eureka：介绍Netflix Eureka的服务注册与发现机制。 API Gateway (API网关)：探讨API网关的作用，如请求路由、认证授权、限流熔断、日志记录等。负载均衡 (Load Balancing)：深入理解客户端负载均衡 (如Ribbon) 和服务器端负载均衡 (如Nginx, HAProxy) 的策略和实现。服务治理 (Service Governance)：服务降级 (Graceful Degradation)：分析如何在高并发或故障场景下，选择性地降低服务质量以保证核心功能可用。熔断 (Circuit Breaker)：讲解熔断器的原理，如何防止故障的蔓延，以及常见的实现。限流 (Rate Limiting)：探讨各种限流算法 (如令牌桶、漏桶)，以及如何在分布式系统中实施有效的限流策略。第五章：分布式系统的运维与监控构建一个健壮的分布式系统离不开精细化的运维和全面的监控。本章将关注实际操作层面。容器化与编排 (Containerization and Orchestration)： Docker：深入理解Docker的核心概念，如镜像、容器、Dockerfile，以及如何在分布式环境中部署和管理应用。 Kubernetes：讲解Kubernetes的架构 (Master, Node, Pod, Service, Deployment, StatefulSet)，以及如何利用Kubernetes实现自动化部署、扩展和管理容器化应用。配置管理 (Configuration Management)： Ansible：介绍Ansible作为无代理的自动化运维工具，如何实现配置管理、应用部署、任务执行。 Chef/Puppet：简单对比Chef和Puppet的特点。日志管理 (Log Management)： ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)：详细讲解如何搭建和使用ELK Stack进行集中式日志收集、存储、搜索和可视化。 Fluentd/Vector：介绍作为Logstash替代方案的日志收集器。监控与告警 (Monitoring and Alerting)： Prometheus：深入理解Prometheus的时间序列数据库、PromQL查询语言、以及Exporter的工作原理。 Grafana：讲解如何使用Grafana进行数据可视化和仪表盘构建。 Alertmanager：分析Alertmanager如何进行告警规则管理和通知。分布式追踪 (Distributed Tracing)：介绍如Jaeger、Zipkin等工具，如何追踪跨多个服务的请求，定位性能瓶颈。混沌工程 (Chaos Engineering)：探讨混沌工程的理念和实践，如何主动地在生产环境中注入故障，以验证系统的韧性。第六章：分布式系统的安全与性能优化安全是分布式系统的生命线，性能是其核心竞争力。本章将探讨这些关键的进阶议题。分布式安全 (Distributed Security)：身份认证与授权 (Authentication and Authorization)：如OAuth 2.0, JWT (JSON Web Tokens), RBAC (Role-Based Access Control)。 TLS/SSL 加密：理解如何在节点间通信中保证数据的机密性与完整性。网络安全策略：防火墙、安全组、入侵检测系统 (IDS) 等。性能瓶颈分析与调优 (Performance Bottleneck Analysis and Tuning)：系统级调优：操作系统参数、网络栈配置、磁盘I/O优化。应用级调优：代码优化、缓存策略、并发控制、数据结构选择。数据库性能调优：索引优化、查询优化、连接池管理。网络性能优化：TCP参数调整、带宽管理、减少网络延迟。可伸缩性设计模式 (Scalability Design Patterns)：水平扩展 (Horizontal Scaling) vs. 垂直扩展 (Vertical Scaling)。无状态服务 (Stateless Services)。数据分片与分区 (Data Sharding and Partitioning)。缓存策略 (Caching Strategies)。分布式系统中的挑战与最佳实践 (Challenges and Best Practices in Distributed Systems)：分布式系统的复杂性：理解其难以调试和维护的本质。优雅地处理故障：设计容错机制，降低故障影响。版本控制与滚动升级：如何在不中断服务的情况下进行系统升级。文档化与知识传承。结论本书致力于为您提供一个全面的视角，帮助您理解分布式系统的设计哲学、核心技术和实践方法。我们并非罗列孤立的技术点，而是强调它们之间的联系与协同。通过掌握这些理论与实践，您将能够自信地设计、构建、部署和维护复杂且可靠的云端数据处理系统，真正驾驭数据驱动的未来。这是一段通往精通分布式系统的旅程，愿本书能成为您旅途中坚实的伙伴。

作者简介

高彦杰　毕业于中国人民大学，就职于IBM，精通Hadoop相关技术，较早接触并使用Spark，对Spark应用开发、Spark系统的运维和测试比较熟悉，深度阅读了Spark的源代码，了解Spark的运行机制，擅长Spark的查询优化。

目录信息

前　言
第1章　Spark简介 1
1.1　Spark是什么 1
1.2　Spark生态系统BDAS 4
1.3　Spark架构 6
1.4　Spark分布式架构与单机多核
架构的异同 9
1.5　Spark的企业级应用 10
1.5.1　Spark在Amazon中的应用 11
1.5.2　Spark在Yahoo!的应用 15
1.5.3　Spark在西班牙电信的应用 17
1.5.4　Spark在淘宝的应用 18
1.6　本章小结 20
第2章　Spark集群的安装与部署 21
2.1　Spark的安装与部署 21
2.1.1　在Linux集群上安装与配置Spark 21
2.1.2　在Windows上安装与配置Spark 30
2.2　Spark集群初试 33
2.3　本章小结 35
第3章　Spark计算模型 36
3.1　Spark程序模型 36
3.2　弹性分布式数据集 37
3.2.1　RDD简介 38
3.2.2　RDD与分布式共享内存的异同 38
3.2.3　Spark的数据存储 39
3.3　Spark算子分类及功能 41
3.3.1　Value型Transformation算子 42
3.3.2　Key-Value型Transformation算子 49
3.3.3　Actions算子 53
3.4　本章小结 59
第4章　Spark工作机制详解 60
4.1　Spark应用执行机制 60
4.1.1　Spark执行机制总览 60
4.1.2　Spark应用的概念 62
4.1.3　应用提交与执行方式 63
4.2　Spark调度与任务分配模块 65
4.2.1　Spark应用程序之间的调度 66
4.2.2　Spark应用程序内Job的调度 67
4.2.3　Stage和TaskSetManager调度方式 72
4.2.4　Task调度 74
4.3　Spark I/O机制 77
4.3.1　序列化 77
4.3.2　压缩 78
4.3.3　Spark块管理 80
4.4　Spark通信模块 93
4.4.1　通信框架AKKA 94
4.4.2　Client、Master和Worker间的通信 95
4.5　容错机制 104
4.5.1　Lineage机制 104
4.5.2　Checkpoint机制 108
4.6　Shuffle机制 110
4.7　本章小结 119
第5章　Spark开发环境配置及流程 120
5.1　Spark应用开发环境配置 120
5.1.1　使用Intellij开发Spark程序 120
5.1.2　使用Eclipse开发Spark程序 125
5.1.3　使用SBT构建Spark程序 129
5.1.4　使用Spark Shell开发运行Spark程序 130
5.2　远程调试Spark程序 130
5.3　Spark编译 132
5.4　配置Spark源码阅读环境 135
5.5　本章小结 135
第6章　Spark编程实战 136
6.1　WordCount 136
6.2　Top K 138
6.3　中位数 140
6.4　倒排索引 141
6.5　CountOnce 143
6.6　倾斜连接 144
6.7　股票趋势预测 146
6.8　本章小结 153
第7章　Benchmark使用详解 154
7.1　Benchmark简介 154
7.1.1　Intel Hibench与Berkeley BigDataBench 155
7.1.2　Hadoop GridMix 157
7.1.3　Bigbench、BigDataBenchmark与TPC-DS 158
7.1.4　其他Benchmark 161
7.2　Benchmark的组成 162
7.2.1　数据集 162
7.2.2　工作负载 163
7.2.3　度量指标 167
7.3　Benchmark的使用 168
7.3.1　使用Hibench 168
7.3.2　使用TPC-DS 170
7.3.3　使用BigDataBench 172
7.4　本章小结 176
第8章　BDAS简介 177
8.1　SQL on Spark 177
8.1.1　使用Spark SQL的原因 178
8.1.2　Spark SQL架构分析 179
8.1.3　Shark简介 182
8.1.4　Hive on Spark 184
8.1.5　未来展望 185
8.2　Spark Streaming 185
8.2.1　Spark Streaming简介 186
8.2.2　Spark Streaming架构 188
8.2.3　Spark Streaming原理剖析 189
8.2.4　Spark Streaming调优 198
8.2.5　Spark Streaming 实例 198
8.3　GraphX 205
8.3.1　GraphX简介 205
8.3.2　GraphX的使用 206
8.3.3　GraphX架构 209
8.3.4　运行实例 211
8.4　MLlib 215
8.4.1　MLlib简介 217
8.4.2　MLlib的数据存储 219
8.4.3　数据转换为向量（向量空间模型VSM） 222
8.4.4　MLlib中的聚类和分类 223
8.4.5　算法应用实例 228
8.4.6　利用MLlib进行电影推荐 230
8.5　本章小结 237
第9章　Spark性能调优 238
9.1　配置参数 238
9.2　调优技巧 239
9.2.1　调度与分区优化 240
9.2.2　内存存储优化 243
9.2.3　网络传输优化 249
9.2.4　序列化与压缩 251
9.2.5　其他优化方法 253
9.3　本章小结 255
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

有误，比如join，spark中的join是inner join，书中对着源码讲成了outer join.. 跑题，花了大量篇幅在FIFO，HASHMap的原理上... 以上不过很多地方还是很详细的，而且通俗易懂

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是大数据领域的“武林秘籍”！我拿到手翻了几页，就被那种深入骨髓的实在感震撼到了。作者显然不是那种只会堆砌理论的学院派，而是实实在在经历了无数次线上故障和性能瓶颈后，才将这些血泪经验凝练成文字。特别是关于数据倾斜的处理，市面上很多资料都泛泛而谈，但这书里却详细剖析了好几种极端场景下的解决方案，连代码实现的关键点都掰扯得清清楚楚。读起来就像是跟着一位经验丰富的大师在身边手把手指导，每解决一个技术难点，都能感觉到自己的内力又精进了一层。那种从容驾驭海量数据的信心，不是看几篇博客能建立起来的，而是需要这种系统化、实战化的知识体系支撑。如果你的工作日常就是和TB、PB级别的数据打交道，这本书绝对能帮你把效率提升到一个新的层次，让你在面对突发状况时，能够泰山崩于前而色不变。它不仅仅是技术手册，更像是一份实战生存指南。

评分☆☆☆☆☆

对于初学者来说，这本书可能需要一点点耐心来啃，因为它确实包含了很多深度细节，但对于有一定基础，希望从“会用”迈向“精通”的工程师来说，这简直是一份里程碑式的参考资料。它最大的优点在于逻辑的连贯性和知识体系的完整性。作者构建了一个从数据接入、存储、计算到最终分析的完整闭环，每一步的优化策略都前后呼应，形成了一个统一的性能优化框架。我尤其喜欢书中对“坏习惯”的纠正环节，它没有直接批评，而是通过展示“坏习惯”带来的具体性能衰退曲线，让你自己得出结论——这比单纯的规定有效得多。总而言之，这本书的价值在于它提供了一种思考问题的方式，一种面对复杂系统时的系统工程思维，而不是简单地教你几个命令或API调用。它培养的是对性能的敏感度。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，技术书籍的生命力在于它对前沿趋势的把握和对工程实践的忠实记录。这本书在这两方面都做得相当出色。它不仅覆盖了核心组件的经典用法，更将目光投向了最新的内存计算框架和增量处理模型。在讲述这些新技术的集成和应用时，作者并没有采用那种“空中楼阁”式的描绘，而是紧密结合了实际生产环境中的数据治理和实时性要求。其中关于如何构建一个低延迟的数据管道的部分，简直是为我们这样需要快速响应业务变化的团队量身定做的。书中对故障恢复机制的探讨也非常到位，很多关键的配置项和恢复策略，都是只有在经历过灾难性宕机后才能总结出来的宝贵经验。读起来酣畅淋漓，感觉自己仿佛参与了一场场高风险的线上攻坚战，只不过这次，我站在了胜利者的角度回顾整个过程。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚开始看这本书的时候，我还有点担心内容会过于晦涩难懂，毕竟涉及到底层计算模型和复杂的并行机制。但出乎意料的是，作者在阐述复杂概念时，总能找到非常形象的比喻和恰到好处的图示来辅助理解。比如，他对DAG（有向无环图）执行引擎的讲解，简直是教科书级别的清晰。他没有止步于描述“是什么”，而是深入挖掘了“为什么这么设计”以及“如果这样设计会带来什么后果”。这种对底层逻辑的刨根问底，极大地满足了我作为一个工程师的好奇心。更让我惊喜的是，书中穿插了大量关于资源隔离和多租户架构的实践案例。在如今云原生和资源紧张的环境下，如何用好有限的集群资源，实现高性能和高稳定性，是所有架构师绕不开的坎。这本书提供的优化思路，直接解决了我们在资源调度上面临的很多痛点。感觉读完后，看集群监控的眼神都不一样了，多了一份洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远超出了我们团队内部培训的要求。我们过去主要聚焦在应用层的开发和SQL优化上，但随着数据量的激增，瓶颈开始暴露在集群的稳定性和资源利用率上。这本书的后半部分，专门针对I/O密集型和计算密集型任务的性能调优给出了非常详尽的检查清单和调整参数的依据。我特别欣赏作者没有盲目推崇最新的特性，而是强调根据现有硬件条件和数据分布特点来做权衡。例如，它对比了不同Shuffle策略在固态硬盘和机械硬盘上的实际性能差异，这种基于硬件层面的考量，才是真正意义上的“性能优化”。这种务实的态度，让我们避免了许多“为优化而优化”的弯路。它让我们明白，最好的优化，往往是那些能让机器以最自然、最高效的方式运行的“不打扰”的优化。对于追求极致效率的团队来说，这是一份极具参考价值的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

浅入浅出……

评分☆☆☆☆☆

内容还不错，整体上把Spark的运行逻辑和注意点都理清了，但不少地方有些粗糙。

评分☆☆☆☆☆

很全面，也很技术。

评分☆☆☆☆☆

很全面，也很技术。

评分☆☆☆☆☆

理论还要联系实践呀