apache spark 源码剖析 pdf下载-apache spark 源码剖析下载许鹏pdf扫描版

我最近在啃《Apache Spark源码剖析》这本书，说实话，感觉收获挺大的。这本书是许鹏写的，它不像市面上那些只讲API怎么用的教程，而是直接带你钻进Spark 1.02版本的源码里去“探险”。我觉得这本书最牛的地方在于，它没有一上来就堆砌枯燥的代码，而是先教你怎么去读源码，给了一个很合理的阅读顺序。它始终围绕着资源分配、消息传递和容错处理这些核心问题，像剥洋葱一样一层层把Spark的运行机制讲透。读完之后，我不光知道Spark能做什么，更明白了它在底层到底是怎么实现的，这种知其然更知其所以然的感觉真的很爽。书的结构分得特别清晰。前两章算是热身，聊聊大数据背景和Spark的整体框架，还手把手教你怎么搭环境、跑第一个WordCount，对新手特别友好。接着就是重头戏了，从第3章到第5章，详细剖析了Spark Core的核心，比如SparkContext怎么初始化、作业是怎么提交和执行的，还有各种部署模式（像Standalone、YARN）的原理。这几章我觉得是全书的精华，值得反复琢磨。后面几章则扩展到了Spark的高级库，像Spark Streaming、SQL、GraphX和MLLib。虽然篇幅相对精简，但思路很清晰，都是从“要解决什么问题”出发，再到“方案怎么产生”，最后看“代码怎么实现”。比如看MLLib那章，讲线性回归时，不仅讲了数学原理，还一步步分析了代码里的入口函数、优化算法和权重更新，让我对算法落地有了更直观的理解。总的来说，这本书真的是一本硬核的源码学习指南。如果你不满足于只会调用Spark的API，而是想深入理解它的设计哲学和实现细节，那这本书绝对值得一读。虽然有些地方可能需要一定的Scala和分布式基础，但跟着它一步步走，绝对能让你对Spark的理解上一个大台阶。

apache spark 源码剖析是一本Spark代码源码学习书籍，由许鹏编著，本书全面、系统地介绍了Spark源码，深入浅出，细致入微。先提供给读者一系列分析源码的实用技巧，并给出一个合理的阅读顺序，并且始终抓住资源分配、消息传递、容错处理等基本问题，抽丝拨茧，让读者一步步寻找答案，所有问题迎刃而解，使读者知其然更知其所以然，从而掌握学习Spark代码。

内容介绍

《apache spark 源码剖析》以Spark 1.02版本源码为切入点，着力于探寻Spark所要解决的主要问题及其解决办法，通过一系列精心设计的小实验来分析每一步背后的处理逻辑。本书第1章和第2章简要介绍了大数据分析技术的产生背景和演进过程；第3～5章详细分析了Spark Core中的作业规划、提交及任务执行等内容，对于要深刻把握Spark实现机理的读者来说，这几章值得反复阅读；第6～9章就Spark提供的高级Lib库进行了简要的分析，分析的思路是解决的主要问题是什么、解决的方案是如何产生的，以及方案是如何通过代码来具体实现的。

apache spark 源码剖析章节目录

第一部分 Spark概述
第1章 初识Spark
1.1 大数据和Spark
1.1.1 大数据的由来
1.1.2 大数据的分析
1.1.3 Hadoop
1.1.4 Spark简介
1.2 与Spark的第一次亲密接触
1.2.1 环境准备
1.2.2 下载安装Spark
1.2.3 Spark下的WordCount
第二部分 Spark核心概念
第2章 Spark整体框架
2.1 编程模型
2.1.1 RDD
2.1.2 Operation
2.2 运行框架
2.2.1 作业提交
2.2.2 集群的节点构成
2.2.3 容错处理
2.2.4 为什么是Scala
2.3 源码阅读环境准备
2.3.1 源码下载及编译
2.3.2 源码目录结构
2.3.3 源码阅读工具
2.3.4 本章小结
第3章 SparkContext初始化
3.1 spark-shell
3.2 SparkContext的初始化综述
3.3 Spark Repl综述
3.3.1 Scala Repl执行过程
3.3.2 Spark Repl
第4章 Spark作业提交
4.1 作业提交
4.2 作业执行
4.2.1 依赖性分析及Stage划分
4.2.2 Actor Model和Akka
4.2.3 任务的创建和分发
4.2.4 任务执行
4.2.5 Checkpoint和Cache
4.2.6 WebUI和Metrics
4.3 存储机制
4.3.1 Shuffle结果的写入和读取
4.3.2 Memory Store
4.3.3 存储子模块启动过程分析
4.3.4 数据写入过程分析
4.3.5 数据读取过程分析
4.3.6 TachyonStore
第5章 部署方式分析
5.1 部署模型
5.2 单机模式local
5.3 伪集群部署local-cluster
5.4 原生集群Standalone Cluster
5.4.1 启动Master
5.4.2 启动Worker
5.4.3 运行spark-shell
5.4.4 容错性分析
5.5 Spark On YARN
5.5.1 YARN的编程模型
5.5.2 YARN中的作业提交
5.5.3 Spark On YARN实现详解
5.5.4 SparkPi on YARN
第三部分 Spark Lib
第6章 Spark Streaming
6.1 Spark Streaming整体架构
6.1.1 DStream
6.1.2 编程接口
6.1.3 Streaming WordCount
6.2 Spark Streaming执行过程
6.2.1 StreamingContext初始化过程
6.2.2 数据接收
6.2.3 数据处理
6.2.4 BlockRDD
6.3 窗口操作
6.4 容错性分析
6.5 Spark Streaming vs. Storm
6.5.1 Storm简介
6.5.2 Storm和Spark Streaming对比
6.6 应用举例
6.6.1 搭建Kafka Cluster
6.6.2 KafkaWordCount
第7章 SQL
7.1 SQL语句的通用执行过程分析
7.2 SQL On Spark的实现分析
7.2.1 SqlParser
7.2.2 Analyzer
7.2.3 Optimizer
7.2.4 SparkPlan
7.3 Parquet 文件和JSON数据集
7.4 Hive简介
7.4.1 Hive 架构
7.4.2 HiveQL On MapReduce执行过程分析
7.5 HiveQL On Spark详解
7.5.1 Hive On Spark环境搭建
7.5.2 编译支持Hadoop 2.x的Spark
7.5.3 运行Hive On Spark测试用例
第8章 GraphX
8.1 GraphX简介
8.1.1 主要特点
8.1.2 版本演化
8.1.3 应用场景
8.2 分布式图计算处理技术介绍
8.2.1 属性图
8.2.2 图数据的存储与分割
8.3 Pregel计算模型
8.3.1 BSP
8.3.2 像顶点一样思考
8.4 GraphX图计算框架实现分析
8.4.1 基本概念
8.4.2 图的加载与构建
8.4.3 图数据存储与分割
8.4.4 操作接口
8.4.5 Pregel在GraphX中的源码实现
8.5 PageRank
8.5.1 什么是PageRank
8.5.2 PageRank核心思想
第9章 MLLib
9.1 线性回归
9.1.1 数据和估计
9.1.2 线性回归参数求解方法
9.1.3 正则化
9.2 线性回归的代码实现
9.2.1 简单示例
9.2.2 入口函数train
9.2.3 最优化算法optimizer
9.2.4 权重更新update
9.2.5 结果预测predict
9.3 分类算法
9.3.1 逻辑回归
9.3.2 支持向量机
9.4 拟牛顿法
9.4.1 数学原理
9.4.2 代码实现
9.5 MLLib与其他应用模块间的整合
第四部分 附录
附录A Spark源码调试
附录B 源码阅读技巧