第 1 章 大數(shù)據(jù)處理框架概覽 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1．1 大數(shù)據(jù)及其帶來(lái)的挑戰(zhàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1．2 大數(shù)據(jù)處理框架 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1．3 大數(shù)據(jù)應(yīng)用及編程模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1．4 大數(shù)據(jù)處理框架的四層結(jié)構(gòu) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1．4．1 用戶層 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 7
1．4．2 分布式數(shù)據(jù)并行處理層 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1．4．3 資源管理與任務(wù)調(diào)度層 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1．4．4 物理執(zhí)行層 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1．5 錯(cuò)誤容忍機(jī)制 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1．6 其他大數(shù)據(jù)處理框架 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1．7 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1．8 擴(kuò)展閱讀 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
第 2 章 Spark 系統(tǒng)部署與應(yīng)用運(yùn)行的基本流程 ．．．．．．．．．．．．．20
2．1 Spark 安裝部署 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2．2 Spark 系統(tǒng)架構(gòu) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2．3 Spark 應(yīng)用例子 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2．3．1 用戶代碼基本邏輯 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ．24
2．3．2 邏輯處理流程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 28
2．3．3 物理執(zhí)行計(jì)劃 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 32
2．3．4 可視化執(zhí)行過(guò)程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 34
2．4 Spark 編程模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2．5 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
第 3 章 Spark 邏輯處理流程 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3．1 Spark 邏輯處理流程概覽 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3．2 Spark 邏輯處理流程生成方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3．2．1 根據(jù)應(yīng)用程序如何產(chǎn)生 RDD，產(chǎn)生什么樣的 RDD ．．．．．．．．． 44
3．2．2 如何建立 RDD 之間的數(shù)據(jù)依賴 關(guān)系．．．．．．．．．．．． 44
3．2．3 如何計(jì)算 RDD 中的數(shù)據(jù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．． 49
3．3 常用 transformation() 數(shù)據(jù)操作 ．．．．．．．．．．．．．．．．50
3．4 常用 action() 數(shù)據(jù)操作 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
3．5 對(duì)比 MapReduce，Spark 的優(yōu)缺點(diǎn)．．．．．．．．．．．．．．．98
3．6 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．99
3．7 擴(kuò)展閱讀 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．100
第 4 章 Spark 物理執(zhí)行計(jì)劃 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．101
4．1 Spark 物理執(zhí)行計(jì)劃概覽 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．101
4．2 Spark 物理執(zhí)行計(jì)劃生成方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．105
4．3 常用數(shù)據(jù)操作生成的物理執(zhí)行計(jì)劃．．．．．．．．．．．．．．．113
4．4 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．121
4．5 擴(kuò)展閱讀 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．121
第 5 章 迭代型 Spark 應(yīng)用 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123
5．1 迭代型 Spark 應(yīng)用的分類及特點(diǎn)．．．．．．．．．．．．．．．123
5．2 迭代型機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用 SparkLR ．．．．．．．．．．．．．．．．124
5．2．1 應(yīng)用描述 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．124
5．2．2 算法原理 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 125
5．2．3 基于 Spark 的并行化實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．． 129
5．2．4 深入討論 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 131
5．3 迭代型機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用――廣義 線性模型．．．．．．．．．．．．132
5．3．1 算法原理 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 132
5．3．2 基于 Spark 的并行化實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．． 136
5．3．3 深入討論 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 139
5．4 迭代型圖計(jì)算應(yīng)用――PageRank ．．．．．．．．．．．．．．．140
5．4．1 應(yīng)用描述 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 140
5．4．2 基于 Spark 的并行化實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．． 143
5．4．3 深入討論 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 149
5．5 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．151
第 6 章 Shuffle 機(jī)制 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．153
6．1 Shuffle 的意義及設(shè)計(jì)挑戰(zhàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．153
6．2 Shuffle 的設(shè)計(jì)思想 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．155
6．2．1 解決數(shù)據(jù)分區(qū)和數(shù)據(jù)聚合問(wèn)題 ．．．．．．．．．．．．．．．156
6．2．2 解決 map() 端 combine問(wèn)題 ．．．．．．．．．．．．．．． 158
6．2．3 解決 sort 問(wèn)題 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 158
6．2．4 解決內(nèi)存不足問(wèn)題 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 159
6．3 Spark 中 Shuffle 框架的設(shè)計(jì) ．．．．．．．．．．．．．．．160
6．3．1 Shuffle Write 框架設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．． 161
6．3．2 Shuffle Read 框架設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．． 166
6．4 支持高效聚合和排序的數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)．．．．．．．．．．．．．．170
6．4．1 AppendOnlyMap 的原理 ．．．．．．．．．．．．．．．．． 171
6．4．2 ExternalAppendOnlyMap ．．．．．．．．．．．．．．．．173
6．4．3 PartitionedAppendOnlyMap ．．．．．．．．．．．．．． 176
6．4．4 PartitionedPairBuffer ．．．．．．．．．．．．．．．． 176
6．5 與 Hadoop MapReduce 的 Shuffle 機(jī)制對(duì)比．．．．．．．．．177
6．6 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．179
第 7 章 數(shù)據(jù)緩存機(jī)制 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．180
7．1 數(shù)據(jù)緩存的意義 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．180
7．2 數(shù)據(jù)緩存機(jī)制的設(shè)計(jì)原理 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．181
7．2．1 決定哪些數(shù)據(jù)需要被緩存 ．．．．．．．．．．．．．．．．181
7．2．2 包含數(shù)據(jù)緩存操作的邏輯處理流程和物理執(zhí)行計(jì)劃 ．．．．． 184
7．2．3 緩存級(jí)別 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 186
7．2．4 緩存數(shù)據(jù)的寫入方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．189
7．2．5 緩存數(shù)據(jù)的讀取方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．． 191
7．2．6 用戶接口的設(shè)計(jì) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 192
7．2．7 緩存數(shù)據(jù)的替換與回收方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．193
7．3 與 Hadoop MapReduce 的緩存機(jī)制進(jìn)行對(duì)比．．．．．．．．．．．．197
7．4 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．198
第 8 章 錯(cuò)誤容忍機(jī)制 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．199
8．1 錯(cuò)誤容忍機(jī)制的意義及挑戰(zhàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．199
8．2 錯(cuò)誤容忍機(jī)制的設(shè)計(jì)思想 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201
8．3 重新計(jì)算機(jī)制 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．201
8．3．1 重新計(jì)算是否能夠得到與之前一樣的結(jié)果 ．．．．．．．．．． 202
8．3．2 從哪里開(kāi)始重新計(jì)算 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．204
8．3．3 重新計(jì)算機(jī)制小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．207
8．4 checkpoint 機(jī)制的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．207
8．4．1 哪些數(shù)據(jù)需要使用 checkpoint機(jī)制 ．．．．．．．．．．．． 207
8．4．2 checkpoint 數(shù)據(jù)的寫入及接口 ．．．．．．．．．．．．．．．210
8．4．3 checkpoint 時(shí)機(jī)及計(jì)算順序 ．．．．．．．．．．．．．．．．212
8．4．4 checkpoint 數(shù)據(jù)的讀取 ．．．．．．．．．． ．．．．．．．213
8．4．5 checkpoint 數(shù)據(jù)寫入和讀取的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié) ．．．．．．．．．． 213
8．4．6 checkpoint 語(yǔ)句位置的影響．．．． ．．．．．．．．．．216
8．4．7 cache checkpoint ．．．．．．．．．．．．．．．．．． 220
8．5 checkpoint 與數(shù)據(jù)緩存的區(qū)別 ．．．．．．．．．．．．．．．225
8．6 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．226
第 9 章 內(nèi)存管理機(jī)制 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．227
9．1 內(nèi)存管理機(jī)制問(wèn)題及挑戰(zhàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．227
9．2 應(yīng)用內(nèi)存消耗來(lái)源及影響因素 ．．．．．．．．．．．．．．228
9．2．1 內(nèi)存消耗來(lái)源 1：用戶代碼 ．．．．．．．．．．．．．． 229
9．2．2 內(nèi)存消耗來(lái)源 2：Shuffle 機(jī)制中產(chǎn)生的中間數(shù)據(jù) ．．．．．．230
9．2．3 內(nèi)存消耗來(lái)源 3：緩存數(shù)據(jù) ．．．．．．．．．．．．．． 231
9．3 Spark 框架內(nèi)存管理模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．232
9．3．1 靜態(tài)內(nèi)存管理模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 233
9．3．2 統(tǒng)一內(nèi)存管理模型 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 234
9．4 Spark 框架執(zhí)行內(nèi)存消耗與管理．．．．．．．．．．．．．．．．237
9．4．1 Shuffle Write 階段內(nèi)存消耗及管理 ．．．．．．．．．．．． 239
9．4．2 Shuffle Read 階段內(nèi)存消耗及管理 ．．．．．．．．．．．．． 245
9．5 數(shù)據(jù)緩存空間管理 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．249
9．5．1 RDD 緩存數(shù)據(jù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 250
9．5．2 廣播數(shù)據(jù) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 253
9．5．3 task 的計(jì)算結(jié)果 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 254
9．6 本章小結(jié) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．256
參考文獻(xiàn) ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．258