本书以Spark 2.0版本为基础进行编写，全面介绍了Spark核心及其生态圈组件技术。主要内容包括Spark生态圈、实战环境搭建、编程模型和内部重要模块的分析，重点介绍了消息通信框架、作业调度、容错执行、监控管理、存储管理以及运行框架，同时还介绍了Spark生态圈相关组件，包括了Spark SQL的即席查询、Spark Streaming的实时流处理应用、MLbase/MLlib的机器学习、GraphX的图处理、SparkR的数学计算和Alluxio的分布式内存文件系统等。本书从Spark核心技术进行深入分析，重要章节会结合源代码解读其实现原理，围绕着技术原理介绍了相关典型实例，读者通过这些实例可以更加深入地理解Spark的运行机制。另外本书还应用了大量的图表进行说明，通过这种方式让读者能够更加直观地理解Spark相关原理。

    郭景瞻，现就职京东商城，开源技术爱好者，对Spark等大数据系统有较为深入的研究，对Spark应用开发、运维和测试有较多的经验，喜欢深入阅读Spark源代码，分析其核心原理和运行机制。

第1章 Spark及其生态圈概述 
1．1 Spark简介 
1．1．1 什么是Spark 
1．1．2 Spark与MapReduce比较 
1．1．3 Spark的演进路线图 
1．2 Spark生态系统 
1．2．1 Spark Core 
1．2．2 Spark Streaming 
1．2．3 Spark SQL 
1．2．4 BlinkDB 
1．2．5 MLBase/MLlib 
1．2．6 GraphX 
1．2．7 SparkR 
1．2．8 Alluxio 
1．3 小结 
第2章 搭建Spark实战环境 
2．1 基础环境搭建 
2．1．1 搭建集群样板机 
2．1．2 配置集群环境 
2．2 编译Spark源代码 
2．2．1 配置Spark编译环境 
2．2．2 使用Maven编译Spark 
2．2．3 使用SBT编译Spark 
2．2．4 生成Spark部署包 
2．3 搭建Spark运行集群 
2．3．1 修改配置文件 
2．3．2 启动Spark 
2．3．3 验证启动 
2．3．4 第一个实例 
2．4 搭建Spark实战开发环境 
2．4．1 CentOS中部署IDEA 
2．4．2 使用IDEA开发程序 
2．4．3 使用IDEA阅读源代码 
2．5 小结 


第二篇 核心篇
第3章 Spark编程模型 
3．1 RDD概述 
3．1．1 背景 
3．1．2 RDD简介 
3．1．3 RDD的类型 
3．2 RDD的实现 
3．2．1 作业调度 
3．2．2 解析器集成 
3．2．3 内存管理 
3．2．4 检查点支持 
3．2．5 多用户管理 
3．3 编程接口 
3．3．1 RDD分区（Partitions） 
3．3．2 RDD首选位置（PreferredLocations） 
3．3．3 RDD依赖关系（Dependencies） 
3．3．4 RDD分区计算（Iterator） 
3．3．5 RDD分区函数（Partitioner） 
3．4 创建操作 
3．4．1 并行化集合创建操作 
3．4．2 外部存储创建操作 
3．5 转换操作 
3．5．1 基础转换操作 
3．5．2 键值转换操作 
3．6 控制操作 
3．7 行动操作 
3．7．1 集合标量行动操作 
3．7．2 存储行动操作 
3．8 小结 
第4章 Spark核心原理 
4．1 消息通信原理 
4．1．1 Spark消息通信架构 
4．1．2 Spark启动消息通信 
4．1．3 Spark运行时消息通信 
4．2 作业执行原理 
4．2．1 概述 
4．2．2 提交作业 
4．2．3 划分调度阶段 
4．2．4 提交调度阶段 
4．2．5 提交任务 
4．2．6 执行任务 
4．2．7 获取执行结果 
4．3 调度算法 
4．3．1 应用程序之间 
4．3．2 作业及调度阶段之间 
4．3．3 任务之间 
4．4 容错及HA 
4．4．1 Executor异常 
4．4．2 Worker异常 
4．4．3 Master异常 
4．5 监控管理 
4．5．1 UI监控 
4．5．2 Metrics 
4．5．3 REST 
4．6 实例演示 
4．6．1 计算年降水实例 
4．6．2 HA配置实例 
4．7 小结 
第5章 Spark存储原理 
5．1 存储分析 
5．1．1 整体架构 
5．1．2 存储级别 
5．1．3 RDD存储调用 
5．1．4 读数据过程 
5．1．5 写数据过程 
5．2 Shuffle分析 
5．2．1 Shuffle简介 
5．2．2 Shuffle的写操作 
5．2．3 Shuffle的读操作 
5．3 序列化和压缩 
5．3．1 序列化 
5．3．2 压缩 
5．4 共享变量 
5．4．1 广播变量 
5．4．2 累加器 
5．5 实例演示 
5．6 小结 
第6章 Spark运行架构 
6．1 运行架构总体介绍 
6．1．1 总体介绍 
6．1．2 重要类介绍 
6．2 本地（Local）运行模式 
6．2．1 运行模式介绍 
6．2．2 实现原理 
6．3 伪分布（Local-Cluster）运行模式 
6．3．1 运行模式介绍 
6．3．2 实现原理 
6．4 独立（Standalone）运行模式 
6．4．1 运行模式介绍 
6．4．2 实现原理 
6．5 YARN运行模式 
6．5．1 YARN运行框架 
6．5．2 YARN-Client运行模式介绍 
6．5．3 YARN-Client 运行模式实现原理 
6．5．4 YARN-Cluster运行模式介绍 
6．5．5 YARN-Cluster 运行模式实现原理 
6．5．6 YARN-Client与YARN-Cluster对比 
6．6 Mesos运行模式 
6．6．1 Mesos介绍 
6．6．2 粗粒度运行模式介绍 
6．6．3 粗粒度实现原理 
6．6．4 细粒度运行模式介绍 
6．6．5 细粒度实现原理 
6．6．6 Mesos粗粒度和Mesos细粒度对比 
6．7 实例演示 
6．7．1 独立运行模式实例 
6．7．2 YARN-Client实例 
6．7．3 YARN-Cluster实例 
6．8 小结 


第三篇 组件篇
第7章 Spark SQL 
7．1 Spark SQL简介 
7．1．1 Spark SQL发展历史 
7．1．2 DataFrame/Dataset介绍 
7．2 Spark SQL运行原理 
7．2．1 通用SQL执行原理 
7．2．2 SparkSQL运行架构 
7．2．3 SQLContext运行原理分析 
7．2．4 HiveContext介绍 
7．3 使用Hive-Console 
7．3．1 编译Hive-Console 
7．3．2 查看执行计划 
7．3．3 应用Hive-Console 
7．4 使用SQLConsole 
7．4．1 启动HDFS和Spark Shell 
7．4．2 与RDD交互操作 
7．4．3 读取JSON格式数据 
7．4．4 读取Parquet格式数据 
7．4．5 缓存演示 
7．4．6 DSL演示 
7．5 使用Spark SQL CLI 
7．5．1 配置并启动Spark SQL CLI 
7．5．2 实战Spark SQL CLI 
7．6 使用Thrift Server 
7．6．1 配置并启动Thrift Server 
7．6．2 基本操作 
7．6．3 交易数据实例 
7．6．4 使用IDEA开发实例 
7．7 实例演示 
7．7．1 销售数据分类实例 
7．7．2 网店销售数据统计 
7．8 小结 
第8章 Spark Streaming 
8．1 Spark Streaming简介 
8．1．1 术语定义 
8．1．2 Spark Streaming特点 
8．2 Spark Streaming编程模型 
8．2．1 DStream的输入源 
8．2．2 DStream的操作 
8．3 Spark Streaming运行架构 
8．3．1 运行架构 
8．3．2 消息通信 
8．3．3 Receiver分发 
8．3．4 容错性 
8．4 Spark Streaming运行原理 
8．4．1 启动流处理引擎 
8．4．2 接收及存储流数据 
8．4．3 数据处理 
8．5 实例演示 
8．5．1 流数据模拟器 
8．5．2 销售数据统计实例 
8．5．3 Spark Streaming+Kafka实例 
8．6 小结 
第9章 Spark MLlib 
9．1 Spark MLlib简介 
9．1．1 Spark MLlib介绍 
9．1．2 Spark MLlib数据类型 
9．1．3 Spark MLlib基本统计方法 
9．1．4 预言模型标记语言 
9．2 线性模型 
9．2．1 数学公式 
9．2．2 线性回归 
9．2．3 线性支持向量机 
9．2．4 逻辑回归 
9．2．5 线性最小二乘法、Lasso和岭回归 
9．2．6 流式线性回归 
9．3 决策树 
9．4 决策模型组合 
9．4．1 随机森林 
9．4．2 梯度提升决策树 
9．5 朴素贝叶斯 
9．6 协同过滤 
9．7 聚类 
9．7．1 K-means 
9．7．2 高斯混合 
9．7．3 快速迭代聚类 
9．7．4 LDA 
9．7．5 二分K-means 
9．7．6 流式K-means 
9．8 降维 
9．8．1 奇异值分解降维 
9．8．2 主成分分析降维 
9．9 特征提取和变换 
9．9．1 词频―逆文档频率 
9．9．2 词向量化工具 
9．9．3 标准化 
9．9．4 范数化 
9．10 频繁模式挖掘 
9．10．1 频繁模式增长 
9．10．2 关联规则挖掘 
9．10．3 PrefixSpan 
9．11 实例演示 
9．11．1 K-means聚类算法实例 
9．11．2 手机短信分类实例 
9．12 小结 
第10章 Spark GraphX 
10．1 GraphX介绍 
10．1．1 图计算 
10．1．2 GraphX介绍 
10．1．3 发展历程 
10．2 GraphX实现分析 
10．2．1 GraphX图数据模型 
10．2．2 GraphX图数据存储 
10．2．3 GraphX图切分策略 
10．2．4 GraphX图操作 
10．3 实例演示 
10．3．1 图例演示 
10．3．2 社区发现演示 
10．4 小结 
第11章 SparkR 
11．1 概述 
11．1．1 R语言介绍 
11．1．2 SparkR介绍 
11．2 SparkR与DataFrame 
11．2．1 DataFrames介绍 
11．2．2 与DataFrame的相关操作 
11．3 编译安装SparkR 
11．3．1 编译安装R语言 
11．3．2 安装SparkR运行环境 
11．3．3 安装SparkR 
11．3．4 启动并验证安装 
11．4 实例演示 
11．5 小结 
第12章 Alluxio 
12．1 Alluxio简介 
12．1．1 Alluxio介绍 
12．1．2 Alluxio系统架构 
12．1．3 HDFS与Alluxio 
12．2 Alluxio编译部署 
12．2．1 编译Alluxio 
12．2．2 单机部署Alluxio 
12．2．3 集群模式部署Alluxio 
12．3 Alluxio命令行使用 
12．3．1 接口说明 
12．3．2 接口操作示例 
12．4 实例演示 
12．4．1 启动环境 
12．4．2 Alluxio上运行Spark 
12．4．3 Alluxio上运行MapReduce 
12．5 小结 


本书附录部分请到博文视点网站下载www．broadview．com．cn/30236。