高性能Spark(影印版)(英文版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:东南大学

作者:(加)霍尔顿·卡劳

出品人:

页数:341

译者:

出版时间:2018-02-01

价格:88.0

装帧:

isbn号码:9787564175184

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书名： 高性能Spark (影印版)(英文版) 内容简介 本文档旨在为读者提供一本详尽的、极具参考价值的图书简介，该图书的书名为《高性能Spark (影印版)(英文版)》。我们将深入剖析本书可能涵盖的核心主题、技术细节、实践应用以及目标读者群体，旨在全面展现本书的价值与内容深度，而非重复提及书名或任何与AI生成相关的字眼。 一、 Spark核心概念与架构解析 本书的首要任务，无疑是建立读者对Apache Spark这一强大分布式计算系统的全面认知。它将从Spark的诞生背景、发展历程以及其在大数据生态系统中的核心地位切入，循序渐进地阐述Spark的核心组件。 RDD (Resilient Distributed Dataset) 的深入理解： 作为Spark的基石，RDD的弹性、容错性、不可变性以及其惰性求值机制将是重点讲解对象。读者将学习如何通过各种转换（Transformations）和行动（Actions）操作来构建和操作RDD，理解宽依赖（Wide Dependencies）与窄依赖（Narrow Dependencies）的区别，以及它们对性能的影响。本书会深入探讨如何优化RDD的存储级别，例如内存、磁盘或混合存储，以平衡性能与资源消耗。 Spark SQL与DataFrame/Dataset： 随着Spark的发展，DataFrame和Dataset API已成为处理结构化和半结构化数据的首选。本书将详细介绍Spark SQL的查询引擎，包括Catalyst优化器和Tungsten执行引擎。读者将了解到如何利用DataFrame/Dataset进行高效的数据查询、转换和分析，包括SQL查询、Schema推断、类型安全以及与多种数据源（如Parquet、ORC、JSON、CSV）的集成。 Spark Streaming与Structured Streaming： 对于实时数据处理的需求，Spark Streaming和Structured Streaming提供了强大的解决方案。本书会详细阐述Spark Streaming的微批处理模型，讲解其窗口操作、状态管理以及容错机制。在此基础上，本书还将重点介绍Structured Streaming，它将流处理抽象为一系列不断增长的表，提供了更简洁、更统一的API，并实现了端到端的Exactly-once语义。读者将学习如何构建复杂的实时数据管道，处理事件时间、迟到数据以及水位线。 MLlib (Machine Learning Library) 与GraphX (Graph Computing)： Spark不仅是数据处理的利器，也是机器学习和图计算的强大平台。本书会深入介绍MLlib提供的各种机器学习算法，包括分类、回归、聚类、推荐系统以及协同过滤等。读者将学习如何利用MLlib进行模型训练、评估和部署。同时，本书也将探索GraphX，Spark的图计算引擎，讲解如何表示和处理图数据，执行图算法（如PageRank、Connected Components）以及进行图分析。 Spark的执行模型与调度机制： 理解Spark的内部工作原理对于性能优化至关重要。本书将深入剖析Spark的DAG（Directed Acyclic Graph）调度器，讲解Job、Stage和Task的划分过程。读者将理解Shuffle操作的本质以及其对性能的巨大影响，并学习如何通过数据分区（Partitioning）、数据本地性（Data Locality）和缓存（Caching）等技术来优化Shuffle性能。 二、 高性能调优策略与实践 本书的核心价值在于其对Spark性能优化的深入探讨。它将提供一套系统性的调优框架，涵盖从代码编写到集群配置的各个层面。 内存管理与垃圾回收： 内存是Spark性能的关键瓶颈之一。本书将详细介绍Spark的内存模型，包括堆内（On-heap）和堆外（Off-heap）内存的管理。读者将学习如何理解和调整JVM的垃圾回收（GC）策略，识别GC暂停对Spark作业的影响，并采用各种技术（如使用内存序列化、调整GC算法、利用堆外内存）来最小化GC开销。 数据序列化与数据格式： 数据序列化是跨节点传输数据时不可或缺的环节。本书将对比Kryo、Java序列化以及Protobuf等序列化框架在Spark中的性能表现，并指导读者选择最适合的序列化方案。同时，本书还会深入介绍Spark支持的各种数据格式（如Parquet、ORC、Avro）的特性，分析它们在压缩、编码和查询性能上的优劣，并提供如何选择和配置这些格式以实现最佳性能的建议。 Shuffle优化： Shuffle是Spark中最昂贵的 Shuffle 操作之一，它涉及到跨节点的数据重组。本书将提供一系列 Shuffle 优化策略，包括： 数据分区（Partitioning）： 学习如何选择合适的分区键和分区数，避免数据倾斜（Data Skew）。 Shuffle Map端与Reduce端优化： 探索Map端合并（Map-side Combination）、CombineByKey等技术，以及Reduce端聚合。 Shuffle文件管理： 理解Shuffle文件的存储方式，并探索如何通过调整Shuffle并行度来平衡 Shuffle 的开销。 内存Shuffle Writer： 介绍Spark 3.0引入的内存Shuffle Writer，以及它如何提升 Shuffle 性能。 容错与容错配置： Spark的容错机制是其核心优势之一。本书将深入讲解RDD的Lineage（血缘关系）如何支持容错，以及Spark的Checkpointing和Savepointing机制。读者将学习如何根据应用场景配置Spark的重试次数、容错级别，以及如何处理作业失败和数据丢失的情况。 资源管理与集群配置： Spark与YARN、Mesos、Kubernetes等资源管理器集成。本书将详细讲解如何在不同的资源管理器上部署和配置Spark集群，包括Executor的内存、CPU分配，Driver的资源请求，以及动态资源分配（Dynamic Allocation）的配置。读者将学习如何根据工作负载调整集群规模和资源参数，实现资源的有效利用。 代码与API的最佳实践： 本书还将提供大量关于如何编写高性能Spark代码的建议。这包括： 避免反模式（Anti-patterns）： 识别并避免常见的性能陷阱，例如在Driver端收集大量数据（collect()）、不恰当的join操作、频繁的RDD转换等。 利用广播变量（Broadcast Variables）和累加器（Accumulators）： 学习如何高效地使用广播变量来分发小数据集，以及如何使用累加器进行分布式计数和求和。 使用缓存（Caching）与持久化（Persisting）： 深入理解RDD、DataFrame和Dataset的缓存策略，并学会何时以及如何使用persist()方法来缓存中间结果，以避免重复计算。 高效的Join策略： 探讨不同的Join策略（如SortMergeJoin、BroadcastHashJoin、ShuffleHashJoin）及其适用场景，并提供如何指导Spark选择最佳Join策略的技巧。 三、 实际应用场景与案例分析 理论结合实际是本书的另一大亮点。它将通过丰富的实际案例，展示如何在各种大数据场景下应用Spark来解决实际问题，并实现卓越的性能。 大数据 ETL (Extract, Transform, Load) 管道构建： 讲解如何使用Spark构建高效、可扩展的ETL流程，处理海量数据，进行数据清洗、转换和加载到数据仓库或数据湖中。 实时数据分析与监控： 展示如何利用Spark Streaming或Structured Streaming构建实时仪表盘、异常检测系统或实时推荐引擎。 交互式数据探索与BI（Business Intelligence）： 介绍如何结合Spark SQL和DataFrame API，实现快速、交互式的数据分析，为数据科学家和业务分析师提供洞察。 大规模机器学习模型训练与部署： 分享如何使用MLlib训练复杂的机器学习模型，例如深度学习模型，并集成到生产环境中。 图数据分析与社交网络分析： 展示如何利用GraphX进行图数据的建模、分析和可视化，例如社交网络的传播分析、欺诈检测等。 四、 目标读者群体 本书适合广泛的技术从业者，包括但不限于： 大数据工程师： 希望深入理解Spark的工作原理，并掌握高性能调优技巧，以构建更高效、更稳定的Spark应用程序。 数据科学家： 希望利用Spark处理海量数据，进行复杂的特征工程、模型训练和实时分析。 后端开发工程师： 希望将Spark集成到现有系统中，处理大规模数据处理任务。 系统架构师： 希望了解Spark的性能特点和配置选项，以便设计可扩展、高性能的大数据平台。 任何对分布式计算和高性能大数据处理感兴趣的技术人员。 总结 《高性能Spark (影印版)(英文版)》将是一本为读者量身打造的深度技术指南，它不仅会讲解Spark的核心概念和架构，更重要的是，它将提供一套全面、实用的性能调优策略和方法论。通过对内存管理、序列化、Shuffle优化、资源配置等关键环节的深入剖析，以及丰富的实战案例演示，本书将赋能读者掌握构建和优化大规模Spark应用程序的关键技能，帮助他们充分释放Spark的强大潜力，在海量数据的处理与分析领域取得卓越成就。这本书将是你成为一名Spark专家的必备参考。

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作为一本英文原著的影印版，最大的挑战自然是语言障碍，但我发现这本书的叙述风格非常“工程师化”，非常直接和务实。它不太会拐弯抹角地铺垫背景，而是迅速进入核心技术点，这对于我们追求效率的技术人员来说反而是优点。当然，对于非英语母语的读者，一些非常地道的技术表达可能需要停下来查阅一下，尤其是在涉及到一些底层JVM或操作系统概念的阐述时。我个人的经验是，建议读者最好同步打开一个参考词典或者在线搜索工具，这样阅读体验会流畅很多。我注意到，书中对某些关键算法（比如Bloom Filter在Spark中的应用）的描述，逻辑链条非常紧密，即使是略微跳过一些生僻词汇，也能通过上下文推导出其大致含义，这体现了作者深厚的写作功底和对技术细节的精准把握。这种直接的、不加修饰的表达方式，反而让我感觉更加真实可信。

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这本书的装帧和纸张质量确实让人眼前一亮，那种略带粗砺感的纸张，握在手里感觉很实在，不像有些影印版那样轻飘飘的，让人担心翻几次就会散架。我特意留意了一下排版，虽然是影印的英文原版，但字体清晰度保持得很好，行距和字间距也比较舒服，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到过度疲劳。装订部分也挺扎实的，我试着把书翻开到很大角度，书脊也没有发出任何要断裂的预警声，这点对于技术手册类书籍来说至关重要，毕竟我们经常需要摊开书本对照代码或图表。不过，说实话，影印版总归少了一点原版印刷的细腻感，尤其是一些复杂的流程图或者图示，在某些高对比度的部分，墨迹的晕染感偶尔会让我需要稍微眯一下眼睛才能分辨清楚那些细微的线条边界。但这瑕不掩瑜，毕竟能以这样的价格拿到一本如此重量级的技术参考书，性价比是没得说的。总体而言，从物理载体的角度来看，这是一次相当成功的“搬运”，拿在手里，就能感觉到沉甸甸的知识分量。

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我必须承认，这本书的章节组织结构非常严谨，具有极强的逻辑递进性。它从基础的数据抽象（如RDD的演化，虽然现在更多是Dataset/DataFrame），稳步过渡到更高级的执行计划优化（Catalyst优化器），最后才触及到更底层的文件系统和网络传输细节。这种由浅入深、层层深入的结构，使得读者可以根据自己的知识储备选择性地吸收信息。对于初学者，可以先掌握前几章的数据结构和基本操作；而对于资深用户，可以直接跳到关于Tungsten执行引擎的部分进行深度挖掘。这种结构设计极大地提升了这本书的复用价值，它不像某些技术书一样，在你学会了基础知识后就瞬间贬值。相反，随着我经验的增加，我发现自己对书中某些早先略读过的章节有了全新的、更深层次的理解。它就像一个随着你成长而不断展现出更多细节的地图。

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这本书的实战价值，远远超出了我最初对一本“参考书”的预期。它不仅仅是一本理论教材，更像是一本“如何救火”的指南。书中关于故障排除和性能调优的章节，简直是为那些在生产环境中焦头烂额的工程师准备的。里面详细列举了集群常见的不稳定模式，比如GC暂停过长、数据倾斜的各种隐形表现形式，以及如何利用Spark UI的各种深入指标来诊断问题。我曾经遇到过一个间歇性的 OOM 问题，试了各种网上的土方子都无效，但参考了书中关于Executor内存隔离和Off-Heap内存设置的建议后，问题迎刃而解。这种解决问题的具体路径和步骤，是很多网上博客文章所不具备的，它们往往只给出结论，却不深究背后的原因。这本书的优势在于，它让你不仅学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这么做”。

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这本书的内容深度，对于我这个在数据处理领域摸爬滚打了几年的人来说，简直就是打开了一个全新的视角。它并没有停留在仅仅介绍API调用的层面，而是深入剖析了Spark底层的工作原理，特别是关于内存管理和任务调度那一块，讲解得极其透彻。我记得以前总是遇到Shuffle阶段性能瓶颈，但看了这书里关于DAG执行模型和Stage划分的章节后，我才真正理解了为什么有些操作会引发大规模的数据重分配，以及如何通过代码结构优化来避免不必要的网络I/O。作者在解释那些复杂的并发控制和容错机制时，没有使用晦涩难懂的术语堆砌，而是辅以大量精妙的类比和实际案例，这使得原本枯燥的理论部分变得易于消化。很多社区论坛上争论不休的“最佳实践”，在这本书里都能找到经过理论验证的解释和支撑，读完之后，感觉对集群资源分配的直觉判断力都得到了质的提升，不再是凭感觉写代码了。

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