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大數據處理框架ApacheSpark設計與實現

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內容簡介

近年來,以Apache Spark為代表的大數據處理框架在學術界和工業界得到了廣泛的使用。本書以Apache Spark框架為核心,總結了大數據處理框架的基礎知識、核心理論、典型的Spark應用,以及相關的性能和可靠性問題。本書分9章,主要包含四部分內容。第一部分 大數據處理框架的基礎知識(第1~2章):介紹大數據處理框架的基本概念、系統架構、程式設計模型、相關的研究工作,並以一個典型的Spark應用為例概述Spark應用的執行流程。

第二部分 Spark大數據處理框架的核心理論(第3~4章):介紹Spark框架將應用程式轉化為邏輯處理流程,進而轉化為可並存執行的物理執行計畫的一般過程及方法。第三部分 典型的Spark應用(第5章):介紹反覆運算型的Spark機器學習應用和圖計算應用。第四部分 大數據處理框架性能和可靠性保障機制(第6~9章):介紹Spark框架的Shuffle機制、數據緩存機制、錯誤容忍機制、記憶體管理機制等。
 

目錄

第一部分 大數據處理框架的基礎知識
第1章 大數據處理框架概覽
1.1 大數據及其帶來的挑戰
1.2 大數據處理框架
1.3 大數據應用及程式設計模型
1.4 大數據處理框架的四層結構
1.4.1 用戶層
1.4.2 分散式數據並行處理層
1.4.3 資源管理與任務調度層
1.4.4 物理執行層
1.5 錯誤容忍機制
1.6 其他大數據處理框架
1.7 本章小結
1.8 擴展閱讀
第2章 Spark系統部署與應用運行的基本流程
2.1 Spark安裝部署
2.2 Spark系統架構
2.3 Spark應用例子
2.3.1 使用者代碼基本邏輯
2.3.2 邏輯處理流程
2.3.3 物理執行計畫
2.3.4 視覺化執行過程
2.4 Spark程式設計模型
2.5 本章小結

第二部分 Spark大數據處理框架的核心理論
第3章 Spark邏輯處理流程
3.1 Spark邏輯處理流程概覽
3.2 Spark邏輯處理流程生成方法
3.2.1 根據應用程式如何產生RDD,產生什麼樣的RDD
3.2.2 如何建立RDD之間的數據依賴關係
3.2.3 如何計算RDD中的數據
3.3 常用transformation()數據操作
3.4 常用action()數據操作
3.5 對比MapReduce,Spark的優缺點
3.6 本章小結
3.7 擴展閱讀
第4章 Spark物理執行計畫
4.1 Spark物理執行計畫概覽
4.2 Spark物理執行計畫生成方法
4.3 常用數據操作生成的物理執行計畫
4.4 本章小結
4.5 擴展閱讀

第三部分 典型的Spark應用
第5章 反覆運算型Spark應用
5.1 反覆運算型Spark應用的分類及特點
5.2 反覆運算型機器學習應用SparkLR
5.2.1 應用描述
5.2.2 演算法原理
5.2.3 基於Spark的並行化實現
5.2.4 深入討論
 

詳細資料

  • ISBN:9787121391712
  • 規格:平裝 / 276頁 / 16k / 19 x 26 x 1.38 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:大陸

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