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《Spark内核机制解析及性能调优》电子书封面

Spark内核机制解析及性能调优

  • 发布时间:2020年06月04日 08:36:46
  • 作者:王家林
  • 大小:167.5 MB
  • 类别:Spark电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清扫描版
  • 评分:7.8

    Spark内核机制解析及性能调优 PDF 高清扫描版

      给大家带来的一篇关于Spark相关的电子书资源,介绍了关于Spark、内核机制、性能调优方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小167.5 MB,王家林编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.6。

      内容介绍

      Spark内核机制解析及性能调优致力于Spark内核的深入解析,带领读者掌握Spark内核的各个关键知识点。具体内容由详细讲述RDD提供的功能以及内部实现的机制开始,通过源码引导读者深入理解Spark的集群部署的内部机制、Spark内部调度的机制、Executor的内部机制、Shuffle的内部机制,进而讲述Tungsten的内部机制,接着又进一步深入分析了SparkStreaming的内部机制。本书的后部分,是任何Spark应用者都非常关注的Spark性能调优的内容。本书可以使读者对Spark内核有更深入彻底的理解,从而实现对Spark系统深度调优、Spark生产环境下故障的定位和排除、Spark的二次开发和系统高级运维。本书的每章开篇均有重点介绍以引导读者有目的有重点的阅读或查阅。

      本书适合于对大数据开发有兴趣的在校学生。同时,对有分布式计算框架应用经验的人员,本书也可以作为Spark源码解析的参考书籍。

      目录

      • 第1章RDD功能解析
      • 第2章RDD的运行机制
      • 第3章部署模式(Deploy)解析
      • 第4章Spark调度器(Scheduler)运行机制
      • 第5章执行器(Executor)
      • 第6章Spark的存储模块(Storage)
      • 第7章Shuffle机制
      • 第8章钨丝计划(Project Tungsten)
      • 第9章性能优化

      学习笔记

      java-spark中各种常用算子的写法示例

      Spark的算子的分类 从大方向来说,Spark 算子大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换算子:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。 Transformation 操作是延迟计算的,也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 2)Action 行动算子:这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。 Action 算子会触发 Spark 提交作业(Job),并将数据输出 Spark系统。 从小方向来说,Spark 算子大致可以分为以下三类: 1)Value数据类型的Transformation算子,这种变换并不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据。 2)Key-Value数据类型的Transf……

      PyCharm搭建Spark开发环境实现第一个pyspark程序

      一, PyCharm搭建Spark开发环境 Windows7, Java1.8.0_74, Scala 2.12.6, Spark 2.2.1, Hadoop2.7.6 通常情况下,Spark开发是基于Linux集群的,但这里作为初学者并且囊中羞涩,还是在windows环境下先学习吧。 参照这个配置本地的Spark环境。 之后就是配置PyCharm用来开发Spark。本人在这里浪费了不少时间,因为百度出来的无非就以下两种方式: 1.在程序中设置环境变量 import osimport sysos.environ['SPARK_HOME'] = 'C:\xxx\spark-2.2.1-bin-hadoop2.7'sys.path.append('C:\xxx\spark-2.2.1-bin-hadoop2.7\python') 2.在Edit Configuration中添加环境变量 不过还是没有解决程序中代码自动补全。 想了半天,观察到spark提供的pyspark很像单独的安装包,应该可以考虑将pyspark包放到p……

      PyCharm搭建Spark开发环境的实现步骤

      1.安装好JDK 下载并安装好jdk-12.0.1_windows-x64_bin.exe,配置环境变量: 新建系统变量JAVA_HOME,值为Java安装路径 新建系统变量CLASSPATH,值为 .;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;(注意最前面的圆点) 配置系统变量PATH,添加 %JAVA_HOME%bin;%JAVA_HOME%jrebin 在CMD中输入:java或者java -version,不显示不是内部命令等,说明安装成功。 2.安装Hadoop,并配置环境变量 下载hadoop: https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz 解压hadoop-2.7.7.tar.gz特定路径,如:D:\adasoftware\hadoop 添加系统变量HADOOP_HOME:D:\adasoftware\hadoop 在系统变量PATH中添加:D:\adasoftware\hadoop\bin 安装组件winutils:将winutils中对应的hadoop版本中……

      浅谈DataFrame和SparkSql取值误区

      1、DataFrame返回的不是对象。 2、DataFrame查出来的数据返回的是一个dataframe数据集。 3、DataFrame只有遇见Action的算子才能执行 4、SparkSql查出来的数据返回的是一个dataframe数据集。 原始数据 scala val parquetDF = sqlContext.read.parquet("hdfs://hadoop14:9000/yuhui/parquet/part-r-00004.gz.parquet")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [timestamp: string, appkey: string, app_version: string, channel: string, lang: string, os_type: string, os_version: string, display: string, device_type: string, mac: string, network: string, nettype: string, suuid: string, register_days: int, country: string, area: string, province: string, city: string, event: string, use_interval_cat: string, use_duration_cat: string, use_interval: bigint, use_duration: ……

      python有spark库么

      从这个名字pyspark就可以看出来,它是由python和spark组合使用的. 相信你此时已经电脑上已经装载了hadoop,spark,python3. Spark提供了一个Python_Shell,即pyspark,从而可以以交互的方式使用Python编写Spark程序。 (推荐学习:Python视频教程) pyspark里最核心的模块是SparkContext(简称sc),最重要的数据载体是RDD。 RDD就像一个NumPy array或者一个Pandas Series,可以视作一个有序的item集合。只不过这些item并不存在driver端的内存里,而是被分割成很多个partitions,每个partition的数据存在集群的executor的内存中。 引入Python中pyspark工作模块 import pysparkfrom pyspark import SparkContext as scfrom pyspark import SparkConfconf=SparkConf().setAppName(miniProject).……

      以上就是本次介绍的Spark电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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