当前位置:首页 > 电子书 > 电子书下载 > 程序设计 >
Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理 Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理
woailiangfeng

woailiangfeng 提供上传

资源
37
粉丝
11
喜欢
221
评论
4

    Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理 PDF 高清版

    Spark电子书
    • 发布时间:2019-10-03 21:20:49

    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、技术内幕、Spark内核、架构、设计、实现原理方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小30.6 MB,张安站 编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.3。

  • Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理 PDF 下载
  • 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1Ywjwh4ZLbYeMRYcBVDRBY
  • 提取码:x6m4
  • Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理 PDF

    Spark是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的新增成员。它不仅为分布式数据集的处理提供一个有效框架,而且以高效的方式处理分布式数据集。它支持实时处理、流处理和批处理,提供了AllinOne的统一解决方案,使得Spark极具竞争力。《Spark技术内幕:深入解析Spark内核架构设计与实现原理》以源码为基础,深入分析Spark内核的设计理念和架构实现,系统讲解各个核心模块的实现,为性能调优、二次开发和系统运维提供理论支持;本文最后以项目实战的方式,系统讲解生产环境下Spark应用的开发、部署和性能调优。

    目录

    • 第1章 Spark简介1
    • 第2章 Spark学习环境的搭建9
    • 第3章 RDD实现详解16
    • 第4章 Scheduler 模块详解41
    • 第5章 Deploy模块详解76
    • 第6章 Executor模块详解112
    • 第7章 Shuffle模块详解134
    • 第8章 Storage模块详解167
    • 第9章 企业应用概述197

    上一篇:亿级流量网站架构核心技术

    下一篇:Vue.js前端开发:快速入门与专业应用

    展开 +

    收起 -

     
    Spark 相关内容
    深度实践Spark机器学习
    深度实践Spark机器学习 高质量扫描版

    本书系统讲解Spark机器学习技术、原理、算法和组件,以及构建Spark机器学习系统的方法、流程、标准和规范,介绍了Spark的深度学习框架TensorFlowOnSpark,以及如何借助它实现卷积神经网络和循环神经网络

    立即下载
    Hadoop+Spark生态系统操作与实战指南
    Hadoop+Spark生态系统操作与实战指南 原书影印版

    本书帮助读者快速上手Hadoop+Spark,全面解析Hadoop和Spark生态系统,通过实际操作,快速学习Hadoop+Spark大数据技术,使得读者了解当今互联网应用极为广泛的集群技术

    立即下载
    Spark与Hadoop大数据分析
    Spark与Hadoop大数据分析 超清影印版

    这本书系统讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法,配套详细的实现示例,是快速掌握大数据分析基础架构及其实施方法的详实参考

    立即下载
    Spark SQL入门与实践指南
    Spark SQL入门与实践指南 超清完整版 立即下载
    循序渐进学Spark
    循序渐进学Spark 原书影印版

    本书是引导读者深度学习Spark的技术指南,旨在用合理的结构和精炼的内容让读者用短的时间掌握Spark技术的核心内容,欢迎下载阅读

    立即下载
    Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战
    Python+Spark2.0+Hadoop机器学习与大数据实战 原书扫描版

    本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,浅显易懂的原理介绍加上Step by Step 实机操作、范例程序详细解说,实现降低机器学习与大数据技术

    立即下载
    大数据Spark企业级实战
    大数据Spark企业级实战 完整影印版

    Spark是现如今互联网大数据行业最活跃性、最受欢迎、最高效率的互联网大数据通用性测算服务平台,是Apache手机软件慈善基金会下全部开源网站项目中几大*开源网站项目之首。 在OneStacktoru

    立即下载
    学习笔记
    网友NO.590223

    Spark调度架构原理详解

    1.启动spark集群,就是执行sbin/start-all.sh,启动master和多个worker节点,master主要作为集群的管理和监控,worker节点主要担任运行各个application的任务。master节点需要让worker节点汇报自身状况,比如CPU,内存多大,这个过程都是通过心跳机制来完成的 2.master收到worker的汇报信息之后,会给予worker信息 3.driver提交任务给spark集群[driver和master之间的通信是通过AKKAactor来做的,也就是说master是akkaactor异步通信模型中的一个actor模型,driver也是一样,driver异步向mater发送注册信息(registerApplication)异步注册信息] 4.master节点对application预估,7个G的内存完成任务,对任务进行分配,每一个worker节点上都分配3.5G的内存去执行任务,在master就对各个worker上的任务进行整体的监控调度 5.worker节点领到任务,开始执行,在worker节点上启动相应的executor进程来执行,每个executor中都有一个线程池的概念,里面存有多个task线程 6.executor会从线程池中取出task去计算rddpatition中的数据,transformation操作,action操作 7.worker节点向driver节点汇报计算状态 通过本地并行化集合创建RDD public class JavaLocalSumApp{public static void main(String[] args){SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("JavaLocalSumApp");JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);ListInteger list = Arrays.asList(1,3,4,5,6,7,8);//通过本地并行……

    网友NO.396185

    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).setMaster(local[*])sc=SparkContext.getOrCreate(conf)#任何Spark程序都是SparkContext开始的,SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象,SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数(比如主节点的URL)。初始化后,就可以使用SparkContext对象所包含的各种方法来创建和操作RDD和共享变量。Spark shell会自动初始化一个SparkContext(在Scala和Python下可以,但不支持Java)。#getOrCreate表明可以视情况新建session或利用已有的session SparkSession是Spark 2.0引入的新概念。 SparkSession为用户提供了统一的切入点,来让用户学习spark的各项功能。 在spark的早期版本中,SparkContext是spark的主……

    网友NO.480860

    Python搭建Spark分布式集群环境

    前言 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快,可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群,而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。 本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群,同样适用于搭建Spark1.6.2集群。 安装Hadoop并搭建好Hadoop集群环境 Spark分布式集群的安装环境,需要事先配置好Hadoop的分布式集群环境。 安装Spark 这里采用3台机器(节点)作为实例来演示如何搭建Spark集群,其中1台机器(节点)作为Master节点,另外两台机器(节点)作为Slave节点(即作为Worker节点),主机名分别为Slave01和Slave02。 在Master节点机器上,访问Spark官方下载地址,按照如下图下载。 下载完成后,执行如下命令: sudo tar -zxf ~/下载/spark-2.0.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/cd /usr/localsudo mv ./spark-2.0.2-bin-without-hadoop/ ./sparksudo chown -R hadoop ./spark 配置环境变量 在Mster节点主机的终端中执行如下命令: vim ~/.bashrc 在.bashrc添加如下配置: export SPARK_HOME=/usr/local/sparkexport PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin 执行如下命令使得配置立即生效: source ~/.bashrc Spark配置 在Master节点主机上进行如下操作: 配置slaves文件……

    网友NO.689644

    Linux下远程连接Jupyter+pyspark部署教程

    博主最近试在服务器上进行spark编程,因此,在开始编程作业之前,要先搭建一个便利的编程环境,这样才能做到舒心地开发。本文主要有以下内容: 1、python多版本管理利器-pythonbrew 2、Jupyter notebooks 安装与使用以及远程连接方法 3、Jupyter连接pyspark,实现web端sprak开发 一、python多版本管理利器-pythonbrew 在利用python进行编程开发的时候,很多时候我们需要多个Python版本进行测试,博主之前一直在Python2.x和3.x之间徘徊挣扎,两者纠缠不清的关系真是令博主心累了一万年。直至遇到了pythonbrew,它在博主心中泛起的涟漪,久久不能逝去。说到pythonbrew,它是一个python的多版本管理器,可以在多个 Python之间迅速切换,也可以在指定的 Python 版本下测试python程序,更重要的是它还整合了 Virtualenv。所以,当你的电脑里装了多个python版本,并需要经常切换测试时,pythonbrew就非常适合你。 1.安装配置pythonbrew sudo easy_install pythonbrew(easy_install安装)pip install pythonbrew(pip安装) 2.添加配置环境到~/.bashrc(或~/.bash_profile) [[ -s "$HOME/.pythonbrew/etc/bashrc" ]] source"$HOME/.pythonbrew/etc/bashrc" 然后执行:source ~/.bashrc(或~/.bash_profile) 3.查看系统可以安装的python版本 [ray@hadoop01 ~]$ pythonbrew list -k# PythonsPython-1.5.2Python-1.6.1Python-2.0.1Python-2.1.3Python-2.2.3Python-2.3.7Python-2……

    电子书 编程教程 文档 软件 源码 视频

    Copyright 2018-2020 xz577.com 码农之家

    本站所有电子书资源不再提供下载地址,只分享来路

    免责声明:网站所有作品均由会员网上搜集共同更新,仅供读者预览及学习交流使用,下载后请24小时内删除

    版权投诉 / 书籍推广 / 赞助:QQ:520161757