Apache Spark源码剖析

　　本书以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3～5章详细介绍了Spark Core中作业的提交与执行，对容错处理也进行了详细分析，有助读者深刻把握Spark实现机理。第6～9章对Spark Lib库进行了初步的探索。在对源码有了一定的分析之后，读者可尽快掌握Spark技术。

　　许鹏长期致力于电信领域和互联网的软件研发，在数据处理方面积累了大量经验，对系统的可扩展性、可靠性方面进行过深入学习和研究。因此，累积了大量的源码阅读和分析的技巧与方法。目前在杭州同盾科技担任大数据平台架构师一职。对于Linux内核，作者也曾进行过深入的分析。

第一部分Spark概述1 第1章初识Spark   3 1.1 大数据和Spark 3 1.1.1 大数据的由来4 1.1.2 大数据的分析4 1.1.3 Hadoop 5 1.1.4 Spark简介6 1.2 与Spark的第一次亲密接触7 1.2.1 环境准备7 1.2.2 下载安装Spark 8 1.2.3 Spark下的WordCount 8 第二部分Spark核心概念13 第2章Spark整体框架 15 2.1 编程模型15 2.1.1 RDD 17 2.1.2 Operation 17 2.2 运行框架18 2.2.1 作业提交18 2.2.2 集群的节点构成18 2.2.3 容错处理19 2.2.4 为什么是Scala 19 2.3 源码阅读环境准备19 2.3.1 源码下载及编译19 2.3.2 源码目录结构21 2.3.3 源码阅读工具21 2.3.4 本章小结22 第3章SparkContext初始化 23 3.1 spark-shell 23 3.2 SparkContext的初始化综述27 3.3 Spark Repl综述30 3.3.1 Scala Repl执行过程31 3.3.2 Spark Repl 32 第4章Spark作业提交 33 4.1 作业提交33 4.2 作业执行38 4.2.1 依赖性分析及Stage划分39 4.2.2 Actor Model和Akka 46 4.2.3 任务的创建和分发47 4.2.4 任务执行53 4.2.5 Checkpoint和Cache 62 4.2.6 WebUI和Metrics 62 4.3 存储机制71 4.3.1 Shuffle结果的写入和读取71 4.3.2 Memory Store 80 4.3.3 存储子模块启动过程分析81 4.3.4 数据写入过程分析82 4.3.5 数据读取过程分析84 4.3.6 TachyonStore 88 第5章部署方式分析 91 5.1 部署模型91 5.2 单机模式local 92 5.3 伪集群部署local-cluster 93 5.4 原生集群Standalone Cluster 95 5.4.1 启动Master 96 5.4.2 启动Worker 97 5.4.3 运行spark-shell 102 5.4.4 容错性分析106 5.5 Spark On YARN 112 5.5.1 YARN的编程模型112 5.5.2 YARN中的作业提交112 5.5.3 Spark On YARN实现详解113 5.5.4 SparkPi on YARN 122 第三部分Spark Lib 129 第6章Spark Streaming  131 6.1 Spark Streaming整体架构131 6.1.1 DStream 132 6.1.2 编程接口133 6.1.3 Streaming WordCount 134 6.2 Spark Streaming执行过程135 6.2.1 StreamingContext初始化过程136 6.2.2 数据接收141 6.2.3 数据处理146 6.2.4 BlockRDD 155 6.3 窗口操作158 6.4 容错性分析159 6.5 Spark Streaming vs. Storm 165 6.5.1 Storm简介165 6.5.2 Storm和Spark Streaming对比168 6.6 应用举例168 6.6.1 搭建Kafka Cluster 168 6.6.2 KafkaWordCount 169 第7章SQL   173 7.1 SQL语句的通用执行过程分析175 7.2 SQL On Spark的实现分析178 7.2.1 SqlParser 178 7.2.2 Analyzer 184 7.2.3 Optimizer 191 7.2.4 SparkPlan 192 7.3 Parquet 文件和JSON数据集196 7.4 Hive简介197 7.4.1 Hive 架构197 7.4.2 HiveQL On MapReduce执行过程分析199 7.5 HiveQL On Spark详解200 7.5.1 Hive On Spark环境搭建206 7.5.2 编译支持Hadoop 2.x的Spark 211 7.5.3 运行Hive On Spark测试用例213 第8章GraphX  215 8.1 GraphX简介215 8.1.1 主要特点216 8.1.2 版本演化216 8.1.3 应用场景217 8.2 分布式图计算处理技术介绍218 8.2.1 属性图218 8.2.2 图数据的存储与分割219 8.3 Pregel计算模型220 8.3.1 BSP 220 8.3.2 像顶点一样思考220 8.4 GraphX图计算框架实现分析223 8.4.1 基本概念223 8.4.2 图的加载与构建226 8.4.3 图数据存储与分割227 8.4.4 操作接口228 8.4.5 Pregel在GraphX中的源码实现230 8.5 PageRank 235 8.5.1 什么是PageRank 235 8.5.2 PageRank核心思想235 第9章MLLib   239 9.1 线性回归239 9.1.1 数据和估计240 9.1.2 线性回归参数求解方法240 9.1.3 正则化245 9.2 线性回归的代码实现246 9.2.1 简单示例246 9.2.2 入口函数train 247 9.2.3 最优化算法optimizer 249 9.2.4 权重更新update 256 9.2.5 结果预测predict 257 9.3 分类算法257 9.3.1 逻辑回归258 9.3.2 支持向量机260 9.4 拟牛顿法261 9.4.1 数学原理261 9.4.2 代码实现265 9.5 MLLib与其他应用模块间的整合268 第四部分附录271 附录A Spark源码调试 273 附录B 源码阅读技巧 283