图解Spark 核心技术与案例实战
出版时间：2017
内容简介
　　本书以Spark 2.0 版本为基础进行编写，全面介绍了Spark 核心及其生态圈组件技术。主要内容包括Spark 生态圈、实战环境搭建、编程模型和内部重要模块的分析，重点介绍了消息通信框架、作业调度、容错执行、监控管理、存储管理以及运行框架，同时还介绍了Spark 生态圈相关组件，包括了Spark SQL 的即席查询、Spark Streaming 的实时流处理应用、MLbase/MLlib 的机器学习、GraphX 的图处理、SparkR 的数学计算和Alluxio 的分布式内存文件系统等。本书从Spark 核心技术进行深入分析，重要章节会结合源代码解读其实现原理，围绕着技术原理介绍了相关典型实例，读者通过这些实例可以更加深入地理解Spark 的运行机制。另外本书还应用了大量的图表进行说明，通过这种方式让读者能够更加直观地理解Spark 相关原理。
目录
第1章 Spark及其生态圈概述/t
1．1 Spark简介/t
1．1．1 什么是Spark/t
1．1．2 Spark与MapReduce比较/t
1．1．3 Spark的演进路线图/t
1．2 Spark生态系统/t
1．2．1 Spark Core/t
1．2．2 Spark Streaming/t
1．2．3 Spark SQL/t
1．2．4 BlinkDB/t
1．2．5 MLBase/MLlib/t
1．2．6 GraphX/t
1．2．7 SparkR/t
1．2．8 Alluxio/t
1．3 小结/t
第2章 搭建Spark实战环境/t
2．1 基础环境搭建/t
2．1．1 搭建集群样板机/t
2．1．2 配置集群环境/t
2．2 编译Spark源代码/t
2．2．1 配置Spark编译环境/t
2．2．2 使用Maven编译Spark/t
2．2．3 使用SBT编译Spark/t
2．2．4 生成Spark部署包/t
2．3 搭建Spark运行集群/t
2．3．1 修改配置文件/t
2．3．2 启动Spark/t
2．3．3 验证启动/t
2．3．4 第一个实例/t
2．4 搭建Spark实战开发环境/t
2．4．1 CentOS中部署IDEA/t
2．4．2 使用IDEA开发程序/t
2．4．3 使用IDEA阅读源代码/t
2．5 小结/t
第二篇 核心篇
第3章 Spark编程模型/t
3．1 RDD概述/t
3．1．1 背景/t
3．1．2 RDD简介/t
3．1．3 RDD的类型/t
3．2 RDD的实现/t
3．2．1 作业调度/t
3．2．2 解析器集成/t
3．2．3 内存管理/t
3．2．4 检查点支持/t
3．2．5 多用户管理/t
3．3 编程接口/t
3．3．1 RDD分区（Partitions）/t
3．3．2 RDD首选位置（PreferredLocations）/t
3．3．3 RDD依赖关系（Dependencies）/t
3．3．4 RDD分区计算（Iterator）/t
3．3．5 RDD分区函数（Partitioner）/t
3．4 创建操作/t
3．4．1 并行化集合创建操作/t
3．4．2 外部存储创建操作/t
3．5 转换操作/t
3．5．1 基础转换操作/t
3．5．2 键值转换操作/t
3．6 控制操作/t
3．7 行动操作/t
3．7．1 集合标量行动操作/t
3．7．2 存储行动操作/t
3．8 小结/t
第4章 Spark核心原理/t
4．1 消息通信原理/t
4．1．1 Spark消息通信架构/t
4．1．2 Spark启动消息通信/t
4．1．3 Spark运行时消息通信/t
4．2 作业执行原理/t
4．2．1 概述/t
4．2．2 提交作业/t
4．2．3 划分调度阶段/t
4．2．4 提交调度阶段/t
4．2．5 提交任务/t
4．2．6 执行任务/t
4．2．7 获取执行结果/t
4．3 调度算法/t
4．3．1 应用程序之间/t
4．3．2 作业及调度阶段之间/t
4．3．3 任务之间/t
4．4 容错及HA/t
4．4．1 Executor异常/t
4．4．2 Worker异常/t
4．4．3 Master异常/t
4．5 监控管理/t
4．5．1 UI监控/t
4．5．2 Metrics/t
4．5．3 REST/t
4．6 实例演示/t
4．6．1 计算年降水实例/t
4．6．2 HA配置实例/t
4．7 小结/t
第5章 Spark存储原理/t
5．1 存储分析/t
5．1．1 整体架构/t
5．1．2 存储级别/t
5．1．3 RDD存储调用/t
5．1．4 读数据过程/t
5．1．5 写数据过程/t
5．2 Shuffle分析/t
5．2．1 Shuffle简介/t
5．2．2 Shuffle的写操作/t
5．2．3 Shuffle的读操作/t
5．3 序列化和压缩/t
5．3．1 序列化/t
5．3．2/t 压缩/t
5．4 共享变量/t
5．4．1 广播变量/t
5．4．2 累加器/t
5．5 实例演示/t
5．6 小结/t
第6章 Spark运行架构/t
6．1 运行架构总体介绍/t
6．1．1 总体介绍/t
6．1．2 重要类介绍/t
6．2 本地（Local）运行模式/t
6．2．1 运行模式介绍/t
6．2．2 实现原理/t
6．3 伪分布（Local-Cluster）运行模式/t
6．3．1 运行模式介绍/t
6．3．2 实现原理/t
6．4 独立（Standalone）运行模式/t
6．4．1 运行模式介绍/t
6．4．2 实现原理/t
6．5 YARN运行模式/t
6．5．1 YARN运行框架/t
6．5．2 YARN-Client运行模式介绍/t
6．5．3 YARN-Client 运行模式实现原理/t
6．5．4 YARN-Cluster运行模式介绍/t
6．5．5 YARN-Cluster 运行模式实现原理/t
6．5．6 YARN-Client与YARN-Cluster对比/t
6．6 Mesos运行模式/t
6．6．1 Mesos介绍/t
6．6．2 粗粒度运行模式介绍/t
6．6．3 粗粒度实现原理/t
6．6．4 细粒度运行模式介绍/t
6．6．5 细粒度实现原理/t
6．6．6 Mesos粗粒度和Mesos细粒度对比/t
6．7 实例演示/t
6．7．1 独立运行模式实例/t
6．7．2 YARN-Client实例/t
6．7．3 YARN-Cluster实例/t
6．8 小结/t
第三篇 组件篇
第7章 Spark SQL/t
7．1 Spark SQL简介/t
7．1．1 Spark SQL发展历史/t
7．1．2 DataFrame/Dataset介绍/t
7．2 Spark SQL运行原理/t
7．2．1 通用SQL执行原理/t
7．2．2 SparkSQL运行架构/t
7．2．3 SQLContext运行原理分析/t
7．2．4 HiveContext介绍/t
7．3 使用Hive-Console/t
7．3．1 编译Hive-Console/t
7．3．2 查看执行计划/t
7．3．3 应用Hive-Console/t
7．4 使用SQLConsole/t
7．4．1 启动HDFS和Spark Shell/t
7．4．2 与RDD交互操作/t
7．4．3 读取JSON格式数据/t
7．4．4 读取Parquet格式数据/t
7．4．5 缓存演示/t
7．4．6 DSL演示/t
7．5 使用Spark SQL CLI/t
7．5．1 配置并启动Spark SQL CLI/t
7．5．2 实战Spark SQL CLI/t
7．6 使用Thrift Server/t
7．6．1 配置并启动Thrift Server/t
7．6．2 基本操作/t
7．6．3 交易数据实例/t
7．6．4 使用IDEA开发实例/t
7．7 实例演示/t
7．7．1 销售数据分类实例/t
7．7．2 网店销售数据统计/t
7．8 小结/t
第8章 Spark Streaming/t
8．1 Spark Streaming简介/t
8．1．1 术语定义/t
8．1．2 Spark Streaming特点/t
8．2 Spark Streaming编程模型/t
8．2．1 DStream的输入源/t
8．2．2 DStream的操作/t
8．3 Spark Streaming运行架构/t
8．3．1 运行架构/t
8．3．2 消息通信/t
8．3．3 Receiver分发/t
8．3．4 容错性/t
8．4 Spark Streaming运行原理/t
8．4．1 启动流处理引擎/t
8．4．2 接收及存储流数据/t
8．4．3 数据处理/t
8．5 实例演示/t
8．5．1 流数据模拟器/t
8．5．2 销售数据统计实例/t
8．5．3 Spark Streaming+Kafka实例/t
8．6 小结/t
第9章 Spark MLlib/t
9．1 Spark MLlib简介/t
9．1．1 Spark MLlib介绍/t
9．1．2 Spark MLlib数据类型/t
9．1．3 Spark MLlib基本统计方法/t
9．1．4 预言模型标记语言/t
9．2 线性模型/t
9．2．1 数学公式/t
9．2．2 线性回归/t
9．2．3 线性支持向量机/t
9．2．4 逻辑回归/t
9．2．5 线性最小二乘法、Lasso和岭回归/t
9．2．6 流式线性回归/t
9．3 决策树/t
9．4 决策模型组合/t
9．4．1 随机森林/t
9．4．2 梯度提升决策树/t
9．5 朴素贝叶斯/t
9．6 协同过滤/t
9．7 聚类/t
9．7．1 K-means/t
9．7．2 高斯混合/t
9．7．3 快速迭代聚类/t
9．7．4 LDA/t
9．7．5 二分K-means/t
9．7．6 流式K-means/t
9．8 降维/t
9．8．1 奇异值分解降维/t
9．8．2 主成分分析降维/t
9．9 特征提取和变换/t
9．9．1 词频―逆文档频率/t
9．9．2 词向量化工具/t
9．9．3 标准化/t
9．9．4 范数化/t
9．10 频繁模式挖掘/t
9．10．1 频繁模式增长/t
9．10．2 关联规则挖掘/t
9．10．3 PrefixSpan/t
9．11 实例演示/t
9．11．1 K-means聚类算法实例/t
9．11．2 手机短信分类实例/t
9．12 小结/t
第10章 Spark GraphX/t
10．1 GraphX介绍/t
10．1．1 图计算/t
10．1．2 GraphX介绍/t
10．1．3 发展历程/t
10．2 GraphX实现分析/t
10．2．1 GraphX图数据模型/t
10．2．2 GraphX图数据存储/t
10．2．3 GraphX图切分策略/t
10．2．4 GraphX图操作/t
10．3 实例演示/t
10．3．1 图例演示/t
10．3．2 社区发现演示/t
10．4 小结/t
第11章 SparkR/t
11．1 概述/t
11．1．1 R语言介绍/t
11．1．2 SparkR介绍/t
11．2 SparkR与DataFrame/t
11．2．1 DataFrames介绍/t
11．2．2 与DataFrame的相关操作/t
11．3 编译安装SparkR/t
11．3．1 编译安装R语言/t
11．3．2 安装SparkR运行环境/t
11．3．3 安装SparkR/t
11．3．4 启动并验证安装/t
11．4 实例演示/t
11．5 小结/t
第12章 Alluxio/t
12．1 Alluxio简介/t
12．1．1 Alluxio介绍/t
12．1．2 Alluxio系统架构/t
12．1．3 HDFS与Alluxio/t
12．2 Alluxio编译部署/t
12．2．1 编译Alluxio/t
12．2．2 单机部署Alluxio/t
12．2．3 集群模式部署Alluxio/t
12．3 Alluxio命令行使用/t
12．3．1 接口说明/t
12．3．2 接口操作示例/t
12．4 实例演示/t
12．4．1 启动环境/t
12．4．2 Alluxio上运行Spark/t
12．4．3 Alluxio上运行MapReduce/t
12．5 小结/t
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