Spark零基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)

第1章Scala光速入門1
1.1Scala基礎(chǔ)與語法入門實(shí)戰(zhàn)1
1.1.1Scala基本數(shù)據(jù)類型1
1.1.2Scala變量聲明2
1.1.3算術(shù)操作符介紹2
1.1.4條件語句5
1.1.5循環(huán)6
1.1.6異?？刂?
1.2Scala中Array、Map等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)戰(zhàn)10
1.2.1定長數(shù)組和可變數(shù)組10
1.2.2數(shù)組常用算法10
1.2.3Map映射11
1.2.4Tuple元組12
1.2.5List列表12
1.2.6Set集合14
1.2.7Scala集合方法大全15
1.2.8綜合案例及Spark源碼解析17
1.3小結(jié)18
第2章Scala面向?qū)ο髲氐拙癝park源碼閱讀19
2.1Scala面向?qū)ο笤斀?9
2.1.1Scala中的class、object初介紹19
2.1.2主構(gòu)造器與輔助構(gòu)造器22
2.1.3類的字段和方法徹底精通23
2.1.4抽象類、接口的實(shí)戰(zhàn)詳解24
2.1.5Scala Option類詳解26
2.1.6object的提取器27
2.1.7Scala的樣例類實(shí)戰(zhàn)詳解27
2.2Scala綜合案例及Spark源碼解析28
2.3小結(jié)29
第3章Scala函數(shù)式編程徹底精通及Spark源碼閱讀30
3.1函數(shù)式編程概述30
3.2函數(shù)定義35
3.3函數(shù)式對象37
3.4本地函數(shù)41
3.5頭等函數(shù)42
3.6函數(shù)字面量和占位符43
3.6.1Scala占位符43
3.6.2函數(shù)字面量43
3.6.3部分應(yīng)用函數(shù)44
3.7閉包和Curring46
3.8高階函數(shù)49
3.9從Spark源碼角度解析Scala函數(shù)式編程55
3.10小結(jié)57
第4章Scala模式匹配、類型系統(tǒng)徹底精通與Spark源碼閱讀58
4.1模式匹配語法58
4.2模式匹配實(shí)戰(zhàn)59
4.2.1模式匹配基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)59
4.2.2數(shù)組、元祖實(shí)戰(zhàn)59
4.2.3Option實(shí)戰(zhàn)60
4.2.4提取器60
4.2.5Scala異常處理與模式匹配61
4.2.6sealed密封類62
4.3類型系統(tǒng)62
4.3.1泛型62
4.3.2邊界63
4.3.3協(xié)變與逆變63
4.4Spark源碼閱讀64
4.5小結(jié)65
第5章Scala隱式轉(zhuǎn)換等徹底精通及Spark源碼閱讀66
5.1隱式轉(zhuǎn)換66
5.1.1隱式轉(zhuǎn)換的使用條件66
5.1.2隱式轉(zhuǎn)換實(shí)例66
5.2隱式類68
5.3隱式參數(shù)詳解68
5.4隱式值69
5.5Spark源碼閱讀解析69
5.6小結(jié)70
第6章并發(fā)編程及Spark源碼閱讀71
6.1并發(fā)編程徹底詳解71
6.1.1actor工作模型71
6.1.2發(fā)送消息72
6.1.3回復(fù)消息74
6.1.4actor創(chuàng)建74
6.1.5用上下文context創(chuàng)建actor75
6.1.6用ActorSystem創(chuàng)建actor76
6.1.7用匿名類創(chuàng)建actor76
6.1.8actor生命周期77
6.1.9終止actor78
6.1.10actor實(shí)戰(zhàn)80
6.2小結(jié)82
第7章源碼編譯83
7.1Windows下源碼編譯83
7.1.1下載Spark源碼83
7.1.2Sbt方式84
7.1.3Maven方式89
7.1.4需要注意的幾個(gè)問題90
7.2Ubuntu下源碼編譯92
7.2.1下載Spark源碼93
7.2.2Sbt方式95
7.2.3Maven方式96
7.2.4makedistribution.sh腳本方式98
7.2.5需要注意的幾個(gè)問題99
7.3小結(jié)100
第8章Hadoop分布式集群環(huán)境搭建101
8.1搭建Hadoop單機(jī)環(huán)境101
8.1.1安裝軟件下載101
8.1.2Ubuntu系統(tǒng)的安裝101
8.1.3Hadoop集群的安裝和設(shè)置109
8.1.4Hadoop單機(jī)模式下運(yùn)行WordCount示例113
8.2Hadoop偽分布式環(huán)境115
8.2.1Hadoop偽分布式環(huán)境搭建115
8.2.2Hadoop偽分布式模式下運(yùn)行WordCount示例117
8.3Hadoop完全分布式環(huán)境120
8.3.1Hadoop完全分布式環(huán)境搭建120
8.3.2Hadoop完全分布式模式下運(yùn)行WordCount示例123
8.4小結(jié)125
第9章精通Spark集群搭建與測試127
9.1Spark集群所需軟件的安裝127
9.1.1安裝JDK127
9.1.2安裝Scala130
9.2Spark環(huán)境搭建132
9.2.1Spark單機(jī)與單機(jī)偽分布式環(huán)境132
9.2.2Spark Standalone集群環(huán)境搭建與配置135
9.2.3Spark Standalone環(huán)境搭建的驗(yàn)證136
9.3Spark集群的測試137
9.3.1通過sparkshell腳本進(jìn)行測試137
9.3.2通過sparksubmit腳本進(jìn)行測試145
9.4小結(jié)145
第10章Scala IDE開發(fā)Spark程序?qū)崙?zhàn)解析146
10.1Scala IDE安裝146
10.1.1Ubuntu系統(tǒng)下安裝146
10.1.2Windows系統(tǒng)下安裝147
10.2ScalaIDE開發(fā)重點(diǎn)步驟詳解148
10.3Wordcount創(chuàng)建實(shí)戰(zhàn)152
10.4Spark源碼導(dǎo)入Scala IDE154
10.5小結(jié)164
第11章實(shí)戰(zhàn)詳解IntelliJ IDEA下的Spark程序開發(fā)165
11.1IDEA安裝165
11.1.1Ubuntu系統(tǒng)下安裝165
11.1.2Windows系統(tǒng)下安裝167
11.2IDEA開發(fā)重點(diǎn)步驟詳解168
11.2.1環(huán)境配置168
11.2.2項(xiàng)目創(chuàng)建170
11.2.3Spark包引入174
11.3Wordcount創(chuàng)建實(shí)戰(zhàn)174
11.4IDEA導(dǎo)入Spark源碼177
11.5小結(jié)183
第12章Spark簡介184
12.1Spark發(fā)展歷史184
12.2Spark在國內(nèi)外的使用185
12.3Spark生態(tài)系統(tǒng)簡介188
12.3.1Hadoop生態(tài)系統(tǒng)189
12.3.2BDAS生態(tài)系統(tǒng)195
12.3.3其他199
12.4小結(jié)199
第13章Spark RDD解密200
13.1淺談RDD200
13.2創(chuàng)建RDD的幾種常用方式204
13.3Spark RDD API解析及其實(shí)戰(zhàn)206
13.4RDD的持久化解析及其實(shí)戰(zhàn)217
13.5小結(jié)218
第14章Spark程序之分組TopN開發(fā)實(shí)戰(zhàn)解析219
14.1分組TopN動手實(shí)戰(zhàn)219
14.1.1Java之分組TopN開發(fā)實(shí)戰(zhàn)219
14.1.2Scala之分組TopN開發(fā)實(shí)戰(zhàn)226
14.2Scala之分組TopN運(yùn)行原理解密232
14.2.1textFile232
14.2.2map234
14.2.3groupByKey234
14.3小結(jié)237
第15章MasterHA工作原理解密238
15.1Spark需要Master HA的原因238
15.2Spark Master HA的實(shí)現(xiàn)238
15.3Spark和ZOOKEEPER的協(xié)同工作機(jī)制240
15.4ZOOKEEPER實(shí)現(xiàn)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)242
15.5小結(jié)247
第16章Spark內(nèi)核架構(gòu)解密248
16.1Spark的運(yùn)行過程248
16.1.1SparkContext的創(chuàng)建過程248
16.1.2Driver的注冊過程249
16.1.3Worker中任務(wù)的執(zhí)行254
16.1.4任務(wù)的調(diào)度過程255
16.1.5Job執(zhí)行結(jié)果的產(chǎn)生257
16.2小結(jié)259
第17章Spark運(yùn)行原理實(shí)戰(zhàn)解析260
17.1用戶提交程序Driver端解析260
17.1.1SparkConf解析263
17.1.2SparkContext解析264
17.1.3DAGScheduler創(chuàng)建271
17.1.4TaskScheduler創(chuàng)建272
17.1.5SchedulerBackend創(chuàng)建273
17.1.6Stage劃分與TaskSet生成274
17.1.7任務(wù)提交280
17.2Spark運(yùn)行架構(gòu)解析283
17.2.1Spark基本組件介紹283
17.2.2Spark的運(yùn)行邏輯285
17.3Spark在不同集群上的運(yùn)行架構(gòu)291
17.3.1Spark在Standalone模式下的運(yùn)行架構(gòu)291
17.3.2Spark on yarn的運(yùn)行架構(gòu)294
17.3.3Spark在不同模式下的應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)297
17.4Spark運(yùn)行架構(gòu)的實(shí)戰(zhàn)解析300
17.5小結(jié)307