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《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密 商业案例 性能调...

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online_admin aixure 发表于 2023-1-22 10:54:12 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
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内容简介[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》基于Spark 2.2.X，以Spark商业案例实战和Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心，以Spark内核解密为基石，分为上篇、中篇、下篇，对企业生产环境下的Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。上篇基于Spark源码，从一个动手实战案例入手，循序渐进地全面解析了Spark 2.2新特性及Spark内核源码；中篇选取Spark开发中最具有代表的经典学习案例，深入浅出地介绍，在案例中综合应用Spark的大数据技术；下篇性能调优内容基本完全覆盖了Spark在生产环境下的所有调优技术。 [1]

图书目录[url=]编辑[/url][url=] 播报[/url]
上篇 内核解密
第1章 电光石火间体验Spark 2.2开发实战 2
1.1 通过RDD实战电影点评系统入门及源码阅读 2
1.1.1 Spark核心概念图解 2
1.1.2 通过RDD实战电影点评系统案例 4
1.2 通过DataFrame和DataSet实战电影点评系统 7
1.2.1 通过DataFrame实战电影点评系统案例 7
1.2.2 通过DataSet实战电影点评系统案例 10
1.3 Spark 2.2源码阅读环境搭建及源码阅读体验 11
第2章 Spark 2.2技术及原理 14
2.1 Spark 2.2综述 14
2.1.1 连续应用程序 14
2.1.2 新的API 15
2.2 Spark 2.2 Core 16
2.2.1 第二代Tungsten引擎 16
2.2.2 SparkSession 16
2.2.3 累加器API 17
2.3 Spark 2.2 SQL 19
2.3.1 Spark SQL 20
2.3.2 DataFrame和Dataset API 20
2.3.3 Timed Window 21
2.4 Spark 2.2 Streaming 21
2.4.1 Structured Streaming 21
2.4.2 增量输出模式 23
2.5 Spark 2.2 MLlib 27
2.5.1 基于DataFrame的Machine Learning API 28
2.5.2 R的分布式算法 28
2.6 Spark 2.2 GraphX 29
第3章 Spark的灵魂：RDD和DataSet 30
3.1 为什么说RDD和DataSet是Spark的灵魂 30
3.1.1 RDD的定义及五大特性剖析 30
3.1.2 DataSet的定义及内部机制剖析 34
3.2 RDD弹性特性七个方面解析 36
3.3 RDD依赖关系 43
3.3.1 窄依赖解析 43
3.3.2 宽依赖解析 45
3.4 解析Spark中的DAG逻辑视图 46
3.4.1 DAG生成的机制 46
3.4.2 DAG逻辑视图解析 47
3.5 RDD内部的计算机制 49
3.5.1 Task解析 49
3.5.2 计算过程深度解析 49
3.6 Spark RDD容错原理及其四大核心要点解析 57
3.6.1 Spark RDD容错原理 57
3.6.2 RDD容错的四大核心要点 57
3.7 Spark RDD中Runtime流程解析 59
3.7.1 Runtime架构图 59
3.7.2 生命周期 60
3.8 通过WordCount实战解析Spark RDD内部机制 70
3.8.1 Spark WordCount动手实践 70
3.8.2 解析RDD生成的内部机制 72
3.9 基于DataSet的代码到底是如何一步步转化成为RDD的 78
第4章 Spark Driver启动内幕剖析 81
4.1 Spark Driver Program剖析 81
4.1.1 Spark Driver Program 81
4.1.2 SparkContext深度剖析 81
4.1.3 SparkContext源码解析 82
4.2 DAGScheduler解析 96
4.2.1 DAG的定义 96
4.2.2 DAG的实例化 97
4.2.3 DAGScheduler划分Stage的原理 98
4.2.4 DAGScheduler划分Stage的具体算法 99
4.2.5 Stage内部Task获取最佳位置的算法 113
4.3 TaskScheduler解析 116
4.3.1 TaskScheduler原理剖析 116
4.3.2 TaskScheduler源码解析 117
4.4 SchedulerBackend解析 132
4.4.1 SchedulerBackend原理剖析 132
4.4.2 SchedulerBackend源码解析 132
4.4.3 Spark程序的注册机制 133
4.4.4 Spark程序对计算资源Executor的管理 134
4.5 打通Spark系统运行内幕机制循环流程 135
4.6 本章总结 145
第5章 Spark集群启动原理和源码详解 146
5.1 Master启动原理和源码详解 146
5.1.1 Master启动的原理详解 146
5.1.2 Master启动的源码详解 147
5.1.3 Master HA双机切换 157
5.1.4 Master的注册机制和状态管理解密 163
5.2 Worker启动原理和源码详解 170
5.2.1 Worker启动的原理流程 170
5.2.2 Worker启动的源码详解 174
5.3 ExecutorBackend启动原理和源码详解 178
5.3.1 ExecutorBackend接口与Executor的关系 178
5.3.2 ExecutorBackend的不同实现 179
5.3.3 ExecutorBackend中的通信 181
5.3.4 ExecutorBackend的异常处理 183
5.4 Executor中任务的执行 184
5.4.1 Executor中任务的加载 184
5.4.2 Executor中的任务线程池 185
5.4.3 任务执行失败处理 186
5.4.4 揭秘TaskRunner 188
5.5 Executor执行结果的处理方式 189
5.6 本章总结 197
第6章 Spark Application提交给集群的原理和源码详解 198
6.1 Spark Application到底是如何提交给集群的 198
6.1.1 Application提交参数配置详解 198
6.1.2 Application提交给集群原理详解 199
6.1.3 Application提交给集群源码详解 201
6.2 Spark Application是如何向集群申请资源的 211
6.2.1 Application申请资源的两种类型详解 211
6.2.2 Application申请资源的源码详解 213
6.3 从Application提交的角度重新审视Driver 219
6.3.1 Driver到底是什么时候产生的 220
6.3.2 Driver和Master交互原理解析 238
6.3.3 Driver和Master交互源码详解 244
6.4 从Application提交的角度重新审视Executor 249
6.4.1 Executor到底是什么时候启动的 249
6.4.2 Executor如何把结果交给Application 254
6.5 Spark 1.6 RPC内幕解密：运行机制、源码详解、Netty与Akka等 254
6.6 本章总结 267
第7章 Shuffle原理和源码详解 268
7.1 概述 268
7.2 Shuffle的框架 269
7.2.1 Shuffle的框架演进 269
7.2.2 Shuffle的框架内核 270
7.2.3 Shuffle框架的源码解析 272
7.2.4 Shuffle数据读写的源码解析 275
7.3 Hash Based Shuffle 281
7.3.1 概述 281
7.3.2 Hash Based Shuffle内核 282
7.3.3 Hash Based Shuffle数据读写的源码解析 285
7.4 Sorted Based Shuffle 290
7.4.1 概述 292
7.4.2 Sorted Based Shuffle内核 293
7.4.3 Sorted Based Shuffle数据读写的源码解析 294
7.5 Tungsten Sorted Based Shuffle 302
7.5.1 概述 302
7.5.2 Tungsten Sorted Based Shuffle内核 302
7.5.3 Tungsten Sorted Based Shuffle数据读写的源码解析 303
7.6 Shuffle与Storage 模块间的交互 309
7.6.1 Shuffle注册的交互 310
7.6.2 Shuffle写数据的交互 314
7.6.3 Shuffle读数据的交互 315
7.6.4 BlockManager架构原理、运行流程图和源码解密 315
7.6.5 BlockManager解密进阶：BlockManager初始化和注册解密、BlockManager- Master工作解密、BlockTransferService解密、本地数据读写解密、远程数据读写解密 324
7.7 本章总结 341
第8章 Job工作原理和源码详解 342
8.1 Job到底在什么时候产生 342
8.1.1 触发Job的原理和源码解析 342
8.1.2 触发Job的算子案例 344
8.2 Stage划分内幕 345
8.2.1 Stage划分原理详解 345
8.2.2 Stage划分源码详解 346
8.3 Task全生命周期详解 346
8.3.1 Task的生命过程详解 347
8.3.2 Task在Driver和Executor中交互的全生命周期原理和源码详解 348
8.4 ShuffleMapTask和ResultTask处理结果是如何被Driver管理的 364
8.4.1 ShuffleMapTask执行结果和Driver的交互原理及源码详解 364
8.4.2 ResultTask执行结果与Driver的交互原理及源码详解 370
第9章 Spark中Cache和checkpoint原理和源码详解 372
9.1 Spark中Cache原理和源码详解 372
9.1.1 Spark中Cache原理详解 372
9.1.2 Spark中Cache源码详解 372
9.2 Spark中checkpoint原理和源码详解 381
9.2.1 Spark中checkpoint原理详解 381
9.2.2 Spark中checkpoint源码详解 381
第10章 Spark中Broadcast和Accumulator原理和源码详解 391
10.1 Spark中Broadcast原理和源码详解 391
10.1.1 Spark中Broadcast原理详解 391
10.1.2 Spark中Broadcast源码详解 393
10.2 Spark中Accumulator原理和源码详解 396
10.2.1 Spark中Accumulator原理详解 396
10.2.2 Spark中Accumulator源码详解 396
第11章 Spark与大数据其他经典组件整合原理与实战 399
11.1 Spark组件综合应用 399
11.2 Spark与Alluxio整合原理与实战 400
11.2.1 Spark与Alluxio整合原理 400
11.2.2 Spark与Alluxio整合实战 401
11.3 Spark与Job Server整合原理与实战 403
11.3.1 Spark与Job Server整合原理 403
11.3.2 Spark与Job Server整合实战 404
11.4 Spark与Redis整合原理与实战 406
11.4.1 Spark与Redis整合原理 406
11.4.2 Spark与Redis整合实战 407
中篇 商业案例
第12章 Spark商业案例之大数据电影点评系统应用案例 412
12.1 通过RDD实现分析电影的用户行为信息 412
12.1.1 搭建IDEA开发环境 412
12.1.2 大数据电影点评系统中电影数据说明 425
12.1.3 电影点评系统用户行为分析统计实战 428
12.2 通过RDD实现电影流行度分析 431
12.3 通过RDD分析各种类型的最喜爱电影TopN及性能优化技巧 433
12.4 通过RDD分析电影点评系统仿QQ和微信等用户群分析及广播
背后机制解密 436
12.5 通过RDD分析电影点评系统实现Java和Scala版本的二次排序系统 439
12.5.1 二次排序自定义Key值类实现（Java） 440
12.5.2 电影点评系统二次排序功能实现（Java） 442
12.5.3 二次排序自定义Key值类实现（Scala） 445
12.5.4 电影点评系统二次排序功能实现（Scala） 446
12.6 通过Spark SQL中的SQL语句实现电影点评系统用户行为分析 447
12.7 通过Spark SQL下的两种不同方式实现口碑最佳电影分析 451
12.8 通过Spark SQL下的两种不同方式实现最流行电影分析 456
12.9 通过DataFrame分析最受男性和女性喜爱电影TopN 457
12.10 纯粹通过DataFrame分析电影点评系统仿QQ和微信、淘宝等用户群 460
12.11 纯粹通过DataSet对电影点评系统进行流行度和不同年龄阶段兴趣分析等 462
12.11.1 通过DataSet实现某特定电影观看者中男性和女性不同年龄的人数 463
12.11.2 通过DataSet方式计算所有电影中平均得分最高
（口碑最好）的电影TopN 464
12.11.3 通过DataSet方式计算所有电影中粉丝或者观看人数最多（最流行电影）的电影TopN 465
12.11.4 纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中最受男性、女性喜爱的
电影Top10 466
12.11.5 纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中QQ或者微信核心目标
用户最喜爱电影TopN分析 467
12.11.6 纯粹通过DataSet的方式实现所有电影中淘宝核心目标用户最喜爱电影TopN分析 469
12.12 大数据电影点评系统应用案例涉及的核心知识点原理、源码及案例代码 470
12.12.1 知识点：广播变量Broadcast内幕机制 470
12.12.2 知识点：SQL全局临时视图及临时视图 473
12.12.3 大数据电影点评系统应用案例完整代码 474
12.13 本章总结 496
第13章 Spark 2.2实战之Dataset开发实战企业人员管理系统应用案例 498
13.1 企业人员管理系统应用案例业务需求分析 498
13.2 企业人员管理系统应用案例数据建模 499
13.3 通过SparkSession创建案例开发实战上下文环境 500
13.3.1 Spark 1.6.0版本 SparkContext 500
13.3.2 Spark 2.0.0版本 SparkSession 501
13.3.3 DataFrame、DataSet剖析与实战 507
13.4 通过map、flatMap、mapPartitions等分析企业人员管理系统 510
13.5 通过dropDuplicate、coalesce、repartition等分析企业人员管理系统 512
13.6 通过sort、join、joinWith等分析企业人员管理系统 514
13.7 通过randomSplit、sample、select等分析企业人员管理系统 515
13.8 通过groupBy、agg、col等分析企业人员管理系统 517
13.9 通过collect_list、collect_set等分析企业人员管理系统 518
13.10 通过avg、sum、countDistinct等分析企业人员管理系统 519
13.11 Dataset开发实战企业人员管理系统应用案例代码 519
13.12 本章总结 522
第14章 Spark商业案例之电商交互式分析系统应用案例 523
14.1 纯粹通过DataSet进行电商交互式分析系统中特定时段访问次数TopN 523
14.1.1 电商交互式分析系统数据说明 523
14.1.2 特定时段内用户访问电商网站排名TopN 525
14.2 纯粹通过DataSet分析特定时段购买金额Top10和访问次数增长Top10 527
14.3 纯粹通过DataSet进行电商交互式分析系统中各种类型TopN分析实战详解 530
14.3.1 统计特定时段购买金额最多的Top5用户 530
14.3.2 统计特定时段访问次数增长最多的Top5用户 530
14.3.3 统计特定时段购买金额增长最多的Top 5用户 531
14.3.4 统计特定时段注册之后前两周内访问次数最多的Top 10用户 533
14.3.5 统计特定时段注册之后前两周内购买总额最多的Top 10用户 534
14.4 电商交互式分析系统应用案例涉及的核心知识点原理、源码及案例代码 535
14.4.1 知识点：Functions.scala 535
14.4.2 电商交互式分析系统应用案例完整代码 548
14.5 本章总结 555
第15章 Spark商业案例之NBA篮球运动员大数据分析系统应用案例 556
15.1 NBA篮球运动员大数据分析系统架构和实现思路 556
15.2 NBA篮球运动员大数据分析系统代码实战：数据清洗和初步处理 561
15.3 NBA篮球运动员大数据分析代码实战之核心基础数据项编写 565
15.3.1 NBA球员数据每年基础数据项记录 565
15.3.2 NBA球员数据每年标准分Z-Score计算 567
15.3.3 NBA球员数据每年归一化计算 568
15.3.4 NBA历年比赛数据按球员分组统计分析 572
15.3.5 NBA球员年龄值及经验值列表获取 575
15.3.6 NBA球员年龄值及经验值统计分析 576
15.3.7 NBA球员系统内部定义的函数、辅助工具类 578
15.4 NBA篮球运动员大数据分析完整代码测试和实战 582
15.5 NBA篮球运动员大数据分析系统应用案例涉及的核心知识点、原理、源码 594
15.5.1 知识点：StatCounter源码分析 594
15.5.2 知识点：StatCounter应用案例 598
15.6 本章总结 601
第16章 电商广告点击大数据实时流处理系统案例 602
16.1 电商广告点击综合案例需求分析和技术架构 602
16.1.1 电商广告点击综合案例需求分析 602
16.1.2 电商广告点击综合案例技术架构 603
16.1.3 电商广告点击综合案例整体部署 606
16.1.4 生产数据业务流程及消费数据业务流程 607
16.1.5 Spark JavaStreamingContext初始化及启动 607
16.1.6 Spark Streaming使用No Receivers方式读取Kafka数据及监控 609
16.2 电商广告点击综合案例在线点击统计实战 612
16.3 电商广告点击综合案例黑名单过滤实现 615
16.3.1 基于用户广告点击数据表，动态过滤黑名单用户 616
16.3.2 黑名单的整个RDD进行去重操作 617
16.3.3 将黑名单写入到黑名单数据表 618
16.4 电商广告点击综合案例底层数据层的建模和编码实现（基于MySQL） 618
16.4.1 电商广告点击综合案例数据库链接单例模式实现 619
16.4.2 电商广告点击综合案例数据库操作实现 622
16.5 电商广告点击综合案例动态黑名单过滤真正的实现代码 624
16.5.1 从数据库中获取黑名单封装成RDD 624
16.5.2 黑名单RDD和批处理RDD进行左关联，过滤掉黑名单 625
16.6 动态黑名单基于数据库MySQL的真正操作代码实战 627
16.6.1 MySQL数据库操作的架构分析 627
16.6.2 MySQL数据库操作的代码实战 628
16.7 通过updateStateByKey等实现广告点击流量的在线更新统计 634
16.8 实现每个省份点击排名Top5广告 639
16.9 实现广告点击Trend趋势计算实战 643
16.10 实战模拟点击数据的生成和数据表SQL的建立 648
16.10.1 电商广告点击综合案例模拟数据的生成 648
16.10.2 电商广告点击综合案例数据表SQL的建立 651
16.11 电商广告点击综合案例运行结果 654
16.11.1 电商广告点击综合案例Hadoop集群启动 654
16.11.2 电商广告点击综合案例Spark集群启动 655
16.11.3 电商广告点击综合案例Zookeeper集群启动 656
16.11.4 电商广告点击综合案例Kafka集群启动 658
16.11.5 电商广告点击综合案例Hive metastore集群启动 660
16.11.6 电商广告点击综合案例程序运行 660
16.11.7 电商广告点击综合案例运行结果 661
16.12 电商广告点击综合案例Scala版本关注点 663
16.13 电商广告点击综合案例课程的Java源码 666
16.14 电商广告点击综合案例课程的Scala源码 694
16.15 本章总结 711
第17章 Spark在通信运营商生产环境中的应用案例 712
17.1 Spark在通信运营商融合支付系统日志统计分析中的综合应用案例 712
17.1.1 融合支付系统日志统计分析综合案例需求分析 712
17.1.2 融合支付系统日志统计分析数据说明 714
17.1.3 融合支付系统日志清洗中Scala正则表达式与模式匹配结合的
代码实战 718
17.1.4 融合支付系统日志在大数据Splunk中的可视化展示 722
17.1.5 融合支付系统日志统计分析案例涉及的正则表达式知识点
及案例代码 733
17.2 Spark在光宽用户流量热力分布GIS系统中的综合应用案例 742
17.2.1 光宽用户流量热力分布GIS系统案例需求分析 742
17.2.2 光宽用户流量热力分布GIS应用的数据说明 742
17.2.3 光宽用户流量热力分布GIS应用Spark实战 744
17.2.4 光宽用户流量热力分布GIS应用Spark实战成果 748
17.2.5 光宽用户流量热力分布GIS应用Spark案例代码 749
17.3 本章总结 752
第18章 使用Spark GraphX实现婚恋社交网络多维度分析案例 753

大数 大数据 数据 商业 商业实战
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