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| 編輯推薦： |
本书涵盖了开发及维护生产级Spark应用的各种方法、组件与有用实践。作者均为大数据社区的知名专家，带着你一步步从概念验证或Spark应用的demo版迁移到生产环境，用真实案例分析常见问题、限制、挑战和机会。
调优Spark应用
管理资源、组织存储、做好监控
了解在生产环境中使用Spark时有哪些潜在的问题
知晓Spark用在何处*能发挥作用
预估集群的规模，搞清楚硬件需求
通过内存管理、分区、shuffle等技术提升性能
用Kerberos保证数据的安全
解决Spark streaming在生产环境中的问题
将Spark与Yarn、Mesos、Tachyon等集成
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| 內容簡介： |
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本书针对spark从验证性环境迁移到实际生产环境时会遇到的各种问题给出了实际的帮助，涵盖了开发及维护生产级Spark应用的各种方法、组件与有用实践。全书分为6章，第1 ~ 2章帮助读者深入理解Spark的内部机制以及它们在生产流程中的含义；第3章和第5章阐述了针对配置参数的法则和权衡方案，用来调优Spark，改善性能，获得高可用性和容错性；第4章专门讨论Spark应用中的安全问题；第6章则全面介绍生产流，以及把一个应用迁移到一个生产工作流中时所需要的各种组件，同时对Spark生态系统进行了梳理。
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| 關於作者： |
Ilya Ganelin是一名数据工程师，Apache Spark核心组件的活跃贡献者以及Apache Apex的提交者（committer）。Ema Orhian 是一位对伸缩性算法充满激情的大数据工程师。她活跃于大数据社区，组织会议，在会上发表演讲，积极投身于开源项目。Kai Sasaki 是一位日本软件工程师，对分布式计算和机器学习很感兴趣。Kai一直是Spark的贡献者，开发了不少MLlib和ML库。Brennon York既是一名特技飞行员，也是一位计算机科学家。他的爱好是分布式计算、可扩展架构以及编程语言。自2014年以来，他就是Apache Spark的核心贡献者。
李刚，曾在IBM工作近20年，在数据中心IT建设、优化及管理领域有深入的研究和丰富的经验。在IBM期间负责IBM系统服务相关解决方案的开发与管理，其中包含数据中心基础设施与IT技术瓶体、数据中心高可用性管理暨灾难恢复，以及企业IT战略及IT架构优化等相关领域。
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| 目錄：
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第1 章 成功运行Spark job 1
安装所需组件 2
原生安装Spark Standalone 集群 3
分布式计算的发展史 3
步入云时代 5
理解资源管理6
使用各种类型的存储格式 9
文本文件11
Sequence 文件13
Avro 文件 13
Parquet 文件 13
监控和度量的意义 14
Spark UI 14
Spark Standalone UI 17
Metrics REST API 17
Metrics System 18
外部监控工具 18
总结 19
第2 章 集群管理 21
背景知识 23
Spark 组件 26
Driver 27
workers 与executors 28
配置 30
Spark Standalone33
架构 34
单节点设置场景 34
多节点设置 36
YARN 36
架构 38
动态资源分配 41
场景 43
Mesos 45
安装46
架构 47
动态资源分配 49
基本安装场景 50
比较 52
总结 56
第3 章 性能调优 59
Spark 执行模型 60
分区 62
控制并行度62
分区器64
shuffle 数据 65
shuffle 与数据分区 67
算子与shuffle 70
shuffle 并不总是坏事 75
序列化 75
Kryo 注册器 77
Spark 缓存 77
SparkSQL 缓存 81
内存管理 82
垃圾回收 83
共享变量 84
广播变量 85
累加器 87
数据局部性 90
总结 91
第4 章 安全 93
架构 94
Security Manager 94
设定配置 95
ACL 97
配置 97
提交job 98
Web UI 99
网络安全 107
加密 108
事件日志 113
Kerberos114
Apache Sentry.114
总结 115
第5 章 容错或job 执行 117
Spark job 的生命周期 118
Spark master 119
Spark driver 122
Spark worker 124
job 生命周期 124
job 调度 125
应用程序内部调度 125
用外部工具进行调度 133
容错 135
内部容错与外部容错 136
SLA 137
RDD 138
Batch vs Streaming 145
测试策略 148
推荐配置 155
总结 158
第6 章 超越Spark 159
数据仓库 159
SparkSQL CLI161
Thrift JDBCODBC 服务器 162
Hive on Spark 162
机器学习 164
DataFrame 165
MLlib 和ML 167
Mahout on Spark 174
Hivemall On Spark 175
外部的框架 176
Spark Package 177
XGBoost 179
spark-jobserver 179
未来的工作 182
与参数服务器集成 184
深度学习 192
Spark 在企业中的应用 200
用Spark 及Kafka 收集用户活动日志 200
用Spark 做实时推荐 202
Twitter Bots 的实时分类 204
总结 205
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| 內容試閱：
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引言
Apache Spark 一个易于掌握的、面向大规模计算的分布式计算框架。它又被称为计算网格或者计算框架考虑到Spark 使开发人员能够便捷地获得大量数据且进行分析，这些说法也是正确的。
Apache Spark 由Matei Zaharia 2009 年在加州大学伯克利分校创建，一开始把它作为一个研究项目，后来在2010 年捐给开源社区。2013 年，Spark 作为一个孵化项目加入Apache 软件基金会，并于2014 年成为顶级项目（TLP），一直发展到现在。
本书面向的读者
如果你拿起这本书，我们认为你应该对Spark 非常感兴趣。本书面向的读者群体是开发人员、Spark 应用的项目经理，以及那些准备考虑将开发的Spark 应用程序迁移到生产环境的系统管理员（或者DevOps）。
涵盖的内容
本书涵盖了开发及维护生产级Spark 应用的各种方法论、组件与最佳实践。也就是说，我们假设你已经有一个或者打算开发一个Spark 应用，并且具备Spark 的一些基础知识。
内容结构
本书分为6 章，旨在传授给读者以下知识：
? 深入理解Spark 的内部机制以及它们在生产流程中的含义。
? 一组针对配置参数的法则和权衡方案，用来调优Spark
以获得高可用性和容错性。
? 全面了解生产流，以及把一个应用迁移到一个生产工作流中时所需要的各种组件。
读者需要具备的知识
作为读者，你应该具备基本的Spark 开发及使用的知识。本书不会讲述入门级内容。市面上有许多关于Spark 入门的书籍、论坛及各类资源，如果你对某部分的知识点有所缺失，可以阅读相关主题的资料以便更好地理解本书所表达的内容。本书示例的源代码可从Wiley 网站上下载：（ www.wiley.comgosparkbigdataclustercomputing。）
格式的约定
为帮助你了解本书的内容及主线，在本书用了一些格式约定。
注意
这个样例表示注意事项、小提示、暗示、技巧，或者当前讨论的旁白。
? 当介绍一些新的术语和重要的词时，会采用黑体（中文）或者加粗（英文）。
? 在文本里显示代码时会使用代码体， 譬如：
persistence.properties。
源码
学习本书中的示例时，你可以选择手动输入所有代码，或使用本书所配套的源
码文件。所有的源码均可从www.wiley.com 下载。对于本书，下载页面在
www.wiley.comgosparkbigdataclustercomputing
的Download Code
标签页上。
可以在www.wiley.com 上通过英文版的ISBN（978-1-119-25401-0）来搜索本
书。
你也可以在https：github.combackstopmediasparkbook 上找到
这些文件。
下载完代码，随便用哪种解压工具解压即可。
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