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出版者:电子工业出版社

作者:朱锋

出品人:博文视点

页数:268

译者:

出版时间:2018-8

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121343148

丛书系列:

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具体描述

Spark SQL 是 Spark 技术体系中较有影响力的应用（Killer application），也是 SQL-on-Hadoop 解决方案中举足轻重的产品。《Spark SQL内核剖析》由 11 章构成，从源码层面深入介绍 Spark SQL 内部实现机制，以及在实际业务场景中的开发实践，其中包括 SQL 编译实现、逻辑计划的生成与优化、物理计划的生成与优化、Aggregation 算子和 Join 算子的实现与执行、Tungsten 优化技术、生产环境中的一些改造优化经验等。

《Spark SQL内核剖析》不属于入门级教程，需要读者对基本概念有一定的了解。在企业中任职的系统架构师和软件开发人员，以及对大数据、分布式计算和数据库系统实现感兴趣的研究人员，均适合阅读《Spark SQL内核剖析》。

《数据驱动的洞察：理解数据处理的底层逻辑》在这信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、塑造未来的关键要素。然而，海量数据背后隐藏的价值，往往需要强大的工具和深刻的理解才能挖掘。本书并非专注于某一款特定的大数据处理框架，而是致力于揭示数据处理的本质、核心原理以及那些贯穿于各种数据技术背后的通用逻辑。它旨在为读者构建一个坚实的数据处理理论基础，无论你身处何种技术栈，都能以此为基石，更高效、更深入地理解和驾驭数据。第一部分：数据之源与数据形态在深入数据处理的机制之前，理解数据的来源和形态至关重要。本部分将带领读者从宏观层面审视数据是如何产生的，以及在不同的应用场景下，数据以何种形式存在。数据的多维度视角：我们将探讨数据的不同分类，例如结构化、半结构化和非结构化数据。理解它们的特性、存储方式和处理难点，为后续深入的学习奠定基础。你会了解到，无论是存储在关系型数据库中的规整表格，还是存在于JSON、XML文件中的灵活结构，抑或是分散在文本、图片、音频、视频中的原始信息，每一种数据形态都有其独特的处理挑战和机遇。数据产生的生态系统：从物联网设备的海量实时流，到企业业务系统产生的交易记录，再到社交媒体上的用户互动，本书将剖析不同数据源的特点。我们将审视批处理和实时流处理的起源，理解为什么需要不同的数据收集和存储策略，以及这些策略如何影响后续的数据处理流程。数据存储的演进与选择：关系型数据库、NoSQL数据库（键值对、文档、列族、图数据库）、数据仓库、数据湖等，这些主流的数据存储技术将一一呈现。本书将深入分析它们的设计哲学、优劣势以及适用的场景。你将理解，选择合适的存储方案，是高效数据处理的第一个关键步骤。我们将探讨数据的物理存储结构，以及这些结构如何影响数据的读取性能和查询效率，例如，分片、分区、索引等基本概念。第二部分：计算引擎的底层逻辑无论是离线批处理还是实时流处理，其核心都在于强大的计算引擎。本部分将剥离具体技术的表象，深入探究数据计算引擎的核心机制和设计思想。计算模型：批处理和流处理是两种最基础也是最核心的计算模型。我们将详细阐述它们的原理，包括数据的切分、任务的调度、结果的聚合等。理解“有界”与“无界”数据流的概念，以及它们如何被分别处理，是理解大数据计算的关键。分布式计算的基石：分布式计算是处理海量数据的必然选择。本书将重点讲解分布式计算中的关键概念，如数据分区（Partitioning）、任务调度（Task Scheduling）、容错机制（Fault Tolerance）和分布式事务（Distributed Transactions）。你将理解，如何将一个庞大的计算任务分解成若干个可执行的小任务，并在多台机器上并行执行，最终高效地汇总结果。查询执行的生命周期：从用户提交一个查询请求开始，到最终返回结果，这个过程充满了复杂的转换和优化。本书将深入剖析一个查询在计算引擎中的完整生命周期，包括：解析与优化：查询语句如何被解析成抽象语法树（AST），然后经过一系列的逻辑优化（如谓词下推、投影下推、Join顺序优化等）和物理优化（如选择执行计划、选择算子实现等）。你将理解，为什么不同的查询写法可能导致截然不同的执行效率，以及查询优化器是如何工作的。物理算子：深入理解各种基本的数据处理算子，例如Filter、Project、Join、Aggregate、Sort等。我们将探讨它们在分布式环境下的具体实现方式，以及它们如何通过管道（Pipeline）的方式进行高效的数据流转。执行计划生成：探讨如何根据优化后的逻辑计划，生成最优的物理执行计划。理解基于代价（Cost-based）的优化器是如何估算不同执行计划的开销，并选择最优路径的。内存与磁盘的权衡：在海量数据处理中，如何有效地利用内存和磁盘是性能优化的关键。本书将探讨数据在内存中的表示（如行式存储、列式存储）、缓存策略、以及数据在内存和磁盘之间如何进行高效的读写和交换。第三部分：数据管道的构建与优化数据处理并非孤立的计算，它往往是一个端到端的数据管道，涉及数据的摄取、转换、存储和消费。本部分将聚焦于如何构建和优化完整的数据管道。 ETL/ELT的演进： Extract-Transform-Load（ETL）和Extract-Load-Transform（ELT）是数据管道的两种基本模式。我们将深入分析它们的区别、适用场景，以及在现代数据架构中的演进。数据血缘与元数据管理：理解数据的来源、转换过程以及最终去向，对于数据的可信度和可追溯性至关重要。本书将探讨数据血缘（Data Lineage）的概念，以及元数据管理在数据管道中的作用。数据质量与校验：确保数据的准确性和一致性是数据处理的首要任务。我们将讨论各种数据质量问题，以及如何通过数据校验、清洗和监控来保障数据质量。性能调优的艺术：资源管理与调度：在分布式环境中，如何有效地分配和调度计算资源，是提升整体效率的关键。我们将探讨YARN、Mesos等资源管理器的作用，以及任务调度的策略。 I/O优化：数据读取和写入的性能对整个数据处理过程有着决定性的影响。我们将深入研究各种I/O优化技术，包括文件格式的选择（如Parquet、ORC）、数据压缩、预读（Prefetching）等。网络传输的瓶颈：在分布式系统中，节点之间的数据传输是一个重要的性能瓶颈。我们将探讨如何减少网络传输量，例如通过数据局部性（Data Locality）、高效的数据序列化（Serialization）等方式。内存管理与垃圾回收：对于 JVM 系的计算引擎，理解内存的分配、使用以及垃圾回收（GC）机制，对于避免性能抖动和 OOM（Out Of Memory）错误至关重要。第四部分：未来趋势与高级话题数据处理技术仍在飞速发展，本部分将展望未来的发展方向，并探讨一些高级且重要的概念。流式处理的深化：实时数据处理的需求日益增长。我们将深入探讨流处理框架的进阶特性，如窗口操作（Windowing）、事件时间（Event Time）与处理时间（Processing Time）的区别、状态管理（State Management）以及 Exactly-once 语义的实现。机器学习与数据处理的融合：数据处理是机器学习的基石。我们将探讨如何利用数据处理技术为机器学习提供高质量的数据集，以及一些将计算引擎与机器学习模型相结合的趋势。数据湖与数据仓库的演进：探讨数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的融合，以及新的数据管理范式（如Data Mesh）的出现。可观察性（Observability）与监控：在复杂的数据系统中，如何有效地监控系统的运行状态、追踪问题、并了解系统的行为，是保障稳定性的关键。本书的价值：《数据驱动的洞察：理解数据处理的底层逻辑》不提供一个“一站式”的解决方案，而是提供一种“思维方式”。它鼓励读者跳出特定技术的限制，去理解数据处理的通用原理和底层设计。通过本书，你将能够：独立分析和解决数据处理中的性能问题。更明智地选择和使用各种数据技术。快速掌握新的数据处理框架。构建更健壮、更高效的数据管道。为更深入的数据科学和人工智能领域打下坚实基础。无论你是初涉大数据领域的新手，还是经验丰富的数据工程师、分析师，抑或是对数据技术充满好奇的开发者，本书都将是你理解数据处理世界不可或缺的指南。让我们一起深入数据世界的底层，掌握驱动洞察的力量。

作者简介

朱锋，博士毕业于中科院软件所，研究方向为分布式计算与软件工程。长期关注数据分析、数据库技术和大数据相关系统，并积极参与开源社区贡献。2017年加入腾讯，负责Spark SQL相关平台的开发、优化和维护工作，在SQL-on-Hadoop方面积累了丰富的经验。

张韶全，香港中文大学博士，博士期间研究方向为系统最优分布式算法。曾任香港应用研究院研究员、联想香港研发中心高级研究员。现任腾讯大数据平台高级研发工程师，负责腾讯大数据SQL平台的建设与研发，平台规模达到上万台服务器，百万级别业务量，PB级日数据计算量，支撑着腾讯全公司的数据分析业务，拥有多年互联网公司一线的大数据平台设计与研发经验。旨在传播大数据技术和实践经验，使其在不同行业落地生根。

黄明，腾讯T4专家，Spark中国区早期研究者和布道者之一。

目录信息

第 1 章 Spark SQL 背景 1
1.1 大数据与 Spark 系统 1
1.2 关系模型与 SQL 语言 3
1.3 Spark SQL 发展历程 4
1.4 本章小结 5
第 2 章 Spark 基础知识介绍 6
2.1 RDD 编程模型 6
2.2 DataFrame 与 Dataset 9
2.3 本章小结 10
第 3 章 Spark SQL 执行全过程概述 11
3.1 从 SQL 到 RDD：一个简单的案例 11
3.2 重要概念 14
3.2.1 InternalRow 体系 14
3.2.2 TreeNode 体系 15
3.2.3 Expression 体系 17
3.3 内部数据类型系统 20
3.4 本章小结 21
第 4 章 Spark SQL 编译器 Parser 22
4.1 DSL 工具之 ANTLR 简介 22
4.1.1 基于 ANTLR 4 的计算器 23
4.1.2 访问者模式 25
4.2 SparkSqlParser 之 AstBuilder 28
4.3 常见 SQL 生成的抽象语法树概览 30
4.4 本章小结 33
第 5 章 Spark SQL 逻辑计划（LogicalPlan） 34
5.1 Spark SQL 逻辑计划概述 34
5.2 LogicalPlan 简介 35
5.2.1 QueryPlan 概述 35
5.2.2 LogicalPlan 基本操作与分类 37
5.2.3 LeafNode 类型的 LogicalPlan 38
5.2.4 UnaryNode 类型的 LogicalPlan 39
5.2.5 BinaryNode 类型的 LogicalPlan 40
5.2.6 其他类型的 LogicalPlan 41
5.3 AstBuilder 机制：Unresolved LogicalPlan 生成 41
5.4 Analyzer 机制：Analyzed LogicalPlan 生成 46
5.4.1 Catalog 体系分析 46
5.4.2 Rule 体系 48
5.4.3 Analyzed LogicalPlan 生成过程 50
5.5 Spark SQL 优化器 Optimizer 56
5.5.1 Optimizer 概述 56
5.5.2 Optimizer 规则体系 57
5.5.3 Optimized LogicalPlan 的生成过程 62
5.6 本章小结 64
第 6 章 Spark SQL 物理计划（PhysicalPlan） 66
6.1 Spark SQL 物理计划概述 66
6.2 SparkPlan 简介 67
6.2.1 LeafExecNode 类型 68
6.2.2 UnaryExecNode 类型 69
6.2.3 BinaryExecNode 类型 70
6.2.4 其他类型的 SparkPlan 70
6.3 Metadata 与 Metrics 体系 71
6.4 Partitioning 与 Ordering 体系 72
6.4.1 Distribution 与 Partitioning 的概念 72
6.4.2 SparkPlan 的常用分区排序操作 76
6.5 SparkPlan 生成 77
6.5.1 物理计划 Strategy 体系 79
6.5.2 常见 Strategy 分析 81
6.6 执行前的准备 83
6.6.1 PlanSubqueries 规则 84
6.6.2 EnsureRequirements 规则 85
6.7 本章小结 89
第 7 章 Spark SQL 之 Aggregation 实现 90
7.1 Aggregation 执行概述 90
7.1.1 文法定义 90
7.1.2 聚合语句 Unresolved LogicalPlan 生成 92
7.1.3 从逻辑算子树到物理算子树 93
7.2 聚合函数（AggregateFunction） 97
7.2.1 聚合缓冲区与聚合模式（AggregateMode） 97
7.2.2 DeclarativeAggregate 聚合函数 100
7.2.3 ImperativeAggregate 聚合函数 101
7.2.4 TypedImperativeAggregate 聚合函数 101
7.3 聚合执行 102
7.3.1 执行框架 AggregationIterator 103
7.3.2 基于排序的聚合算子 SortAggregateExec 104
7.3.3 基于 Hash 的聚合算子 HashAggregateExec 105
7.4 窗口（Window）函数 108
7.4.1 窗口函数定义与简介 109
7.4.2 窗口函数相关表达式 111
7.4.3 窗口函数的逻辑计划阶段与物理计划阶段 113
7.4.4 窗口函数的执行 117
7.5 多维分析 120
7.5.1 OLAP 多维分析背景 120
7.5.2 Spark SQL 多维查询 121
7.5.3 多维分析 LogicalPlan 阶段 123
7.5.4 多维分析 PhysicalPlan 与执行 126
7.6 本章小结 128
第 8 章 Spark SQL 之 Join 实现 129
8.1 Join 查询概述 129
8.2 文法定义与抽象语法树 130
8.3 Join 查询逻辑计划 133
8.3.1 从 AST 到 Unresolved LogicalPlan 133
8.3.2 从 Unresolve LogicalPlan 到 Analyzed LogicalPlan 136
8.3.3 从 Analyzed LogicalPlan 到 Optimized LogicalPlan 137
8.4 Join 查询物理计划 140
8.4.1 Join 物理计划的生成 140
8.4.2 Join 物理计划的选取 141
8.5 Join 查询执行 143
8.5.1 Join 执行基本框架 143
8.5.2 BroadcastJoinExec 执行机制 144
8.5.3 ShuffledHashJoinExec 执行机制 145
8.5.4 SortMergeJoinExec 执行机制 148
8.6 本章小结 155
第 9 章 Tungsten 技术实现 156
9.1 内存管理与二进制处理 156
9.1.1 Spark 内存管理基础 156
9.1.2 Tungsten 内存管理优化基础 174
9.1.3 Tungsten 内存优化应用 179
9.2 缓存敏感计算（Cache-aware computation） 185
9.3 动态代码生成（Code generation） 188
9.3.1 漫谈代码生成 188
9.3.2 Janino 编译器实践 190
9.3.3 基本（表达式）代码生成 191
9.3.4 全阶段代码生成（WholeStageCodegen） 196
9.4 本章小结 211
第 10 章 Spark SQL 连接 Hive 212
10.1 Spark SQL 连接 Hive 概述 212
10.2 Hive 相关的规则和策略 213
10.2.1 HiveSessionCatalog 体系 213
10.2.2 Analyzer 之 Hive-Specific 分析规则 216
10.2.3 SparkPlanner 之 Hive-Specific 转换策略 217
10.2.4 Hive 相关的任务执行 218
10.3 Spark SQL 与 Hive 数据类型 219
10.3.1 Hive 数据类型与 SerDe 框架 219
10.3.2 DataTypeToInspector 与 Data Wrapping 220
10.3.3 InspectorToDataType 与 Data Unwrapping 221
10.4 Hive UDF 管理机制 223
10.5 Spark Thrift Server 实现 225
10.5.1 Service 体系 227
10.5.2 Operation 与 OperationManager 228
10.5.3 Session 与 SessionManager 232
10.5.4 Authentication 安全认证管理 234
10.5.5 Spark Thrift Server 执行流程 235
10.6 本章小结 239
第 11 章 Spark SQL 开发与实践 240
11.1 腾讯大数据平台（TDW）简介 240
11.2 腾讯大数据平台 SQL 引擎（TDW-SQL-Engine） 241
11.2.1 SQL-Engine 背景与演化历程 241
11.2.2 SQL-Engine 整体架构 242
11.3 TDW-Spark SQL 开发与优化 244
11.3.1 业务运行支撑框架 244
11.3.2 新功能开发案例 248
11.3.3 性能优化开发案例 256
11.4 业务实践经验与教训 261
11.4.1 Spark SQL 集群管理的经验 261
11.4.2 Spark SQL 业务层面调优 263
11.4.3 SQL 写法的“陷阱” 268
11.5 本章小结 271
总结 272
参考文献 273
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

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这本书的叙事节奏把握得非常精准，它先宏观地建立了Spark SQL的生态图景，然后逐步深入到微观的内存管理和代码生成部分。我尤其欣赏作者在介绍Tungsten架构时所展现出的那种对内存效率的偏执。在处理大数据时，I/O和内存访问往往是性能瓶颈，而Tungsten通过紧凑的内存布局和优化的编码/解码机制，极大地减少了垃圾回收的压力。作者用大量的篇幅对比了JVM对象和列存格式之间的性能鸿沟，这种对比不是空洞的说教，而是用实际的Benchmark数据支撑起来的论据。这让我反思了过去几年工作中，对于数据结构设计上的诸多“想当然”。它不仅教会了我“怎么做”，更重要的是，让我理解了“为什么必须这么做”——因为在TB甚至PB级别的数据量下，每一个字节的优化都意味着数小时的计算时间节省。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手上的时候，我立刻被它硬朗的封面设计吸引住了，那种深邃的蓝色调和充满科技感的字体，让人感觉这不是一本简单的技术手册，而是一部深入底层、揭示奥秘的“武功秘籍”。我本来就是一名在数据处理领域摸爬滚打了好几年的工程师，一直对Spark的底层机制充满好奇，尤其是SQL的执行过程，那黑箱操作常常让人感到困惑和无力。这本书的初衷显然是填补这个空白，它承诺带你走过SQL查询从提交到最终结果输出的每一步，那种“庖丁解牛”式的分解，让人对接下来的学习充满期待。在快速翻阅目录时，我注意到它对Catalyst优化器和Tungsten执行引擎的篇幅占比非常大，这正是业内公认的最核心、也最难理解的部分。我非常期待它能用一种清晰、逻辑严密的方式，将这些复杂的概念拆解开来，让我这个偏向应用层的开发者也能窥见其内部运作的精妙之处，真正理解为何某些SQL语句能飞速执行，而另一些却慢如蜗牛。

评分☆☆☆☆☆

不过，这本书的深度对于初学者来说，可能是一把双刃剑。它毫不留情地撕开了Spark SQL的光鲜外表，让你直面那些错综复杂的内部逻辑。在我阅读到关于“Adaptive Query Execution”（自适应查询执行）的章节时，我感觉自己仿佛置身于一个巨大的齿轮箱内部，需要极高的专注力才能跟上作者的思路。很多地方，比如对UnsafeRow、Vectorized UDF的实现细节，如果没有一定的Java/Scala编程背景或者对JVM特性有基础了解，可能会读得比较吃力。这不是一本可以“翻阅”的书，它要求读者投入大量的时间去理解其背后的设计取舍。每一次我试图跳过某个技术细节时，都会发现后续的内容无法连贯，最终还是得退回来，逐字逐句地去啃下那块“硬骨头”。这无疑增加了阅读的难度，但也正因如此，一旦理解，收获将会是质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这是一本“干货满满、拒绝注水”的硬核技术著作。它没有采用那些吸引眼球的夸大宣传口号，而是用严谨的逻辑和深入的代码分析，为每一个关心Spark SQL性能和原理的工程师提供了一份详尽的蓝图。如果你仅仅满足于写出能跑起来的查询语句，市面上很多入门级书籍足以满足你。但如果你渴望成为能够深入到引擎核心、能够对复杂查询进行前瞻性优化的“专家级”用户，那么这本书提供的信息密度和洞察力是无与伦比的。它更像是一份“内参”，里面记载的都是那些需要花费数月乃至数年时间在生产环境中摸爬滚打才能获得的宝贵经验结晶。对于希望将Spark SQL技术栈推向极限的用户，这本书是不可或缺的指路明灯。

评分☆☆☆☆☆

读完前三章，我不得不承认，作者的功力深厚得超乎想象。他没有像很多市面上的教材那样，只是罗列API和代码示例，而是真正从源码的角度去剖析Spark SQL的架构演进和设计哲学。特别是关于逻辑计划到物理计划的转换过程，作者引入了大量的类图和流程图，将原本抽象的DAG（有向无环图）具象化了。我记得有一处描述了谓词下推（Predicate Pushdown）的优化策略，作者通过对比两种不同查询路径的字节码差异，直观地展示了优化器是如何剪枝的。这种将理论与实际源码执行效率挂钩的讲解方式，对于我们这些需要进行性能调优的人来说，简直是醍醐灌顶。它不再是教科书上的概念堆砌，而是实实在在的工程经验总结。我甚至能想象到作者在敲下这些文字时，面前堆满了大量的调试日志和OpenJDK的源码文件，那种对细节的执着和钻研精神，是作者最好的“广告”。

评分☆☆☆☆☆

第5-9章还不错。读这本书的动机是想找一些不动Spark SQL内核的性能优化方法，但是没有达到目的。

评分☆☆☆☆☆

内容不错，讲得很细。语言组织的也不错。值得推荐。

评分☆☆☆☆☆

三星半吧，入门是够了，内容讲解还算清楚

评分☆☆☆☆☆

第5-9章还不错。读这本书的动机是想找一些不动Spark SQL内核的性能优化方法，但是没有达到目的。

评分☆☆☆☆☆

三星半吧，入门是够了，内容讲解还算清楚