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當(dāng)前位置： 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)家庭與辦公軟件Spark：大數(shù)據(jù)集群計(jì)算的生產(chǎn)實(shí)踐

Spark：大數(shù)據(jù)集群計(jì)算的生產(chǎn)實(shí)踐

Spark：大數(shù)據(jù)集群計(jì)算的生產(chǎn)實(shí)踐

定　價(jià)：￥65.00

作　者： [美] Ilya，Ganelin（伊利亞-甘列林） 等 著；李剛 譯
出版社： 電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽： 工業(yè)技術(shù) 自動(dòng)化技術(shù)
ISBN： 9787121313646 出版時(shí)間： 2017-05-01 包裝： 平裝
開本： 16開 頁(yè)數(shù)： 220 字?jǐn)?shù)：  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書針對(duì)spark從驗(yàn)證性環(huán)境遷移到實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境時(shí)會(huì)遇到的各種問題給出了實(shí)際的幫助，涵蓋了開發(fā)及維護(hù)生產(chǎn)級(jí)Spark應(yīng)用的各種方法、組件與有用實(shí)踐。全書分為6章，第1 ~ 2章幫助讀者深入理解Spark的內(nèi)部機(jī)制以及它們?cè)谏a(chǎn)流程中的含義；第3章和第5章闡述了針對(duì)配置參數(shù)的法則和權(quán)衡方案，用來調(diào)優(yōu)Spark，改善性能，獲得高可用性和容錯(cuò)性；第4章專門討論Spark應(yīng)用中的安全問題；第6章則全面介紹生產(chǎn)流，以及把一個(gè)應(yīng)用遷移到一個(gè)生產(chǎn)工作流中時(shí)所需要的各種組件，同時(shí)對(duì)Spark生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行了梳理。

作者簡(jiǎn)介

　　Ilya Ganelin是一名數(shù)據(jù)工程師，Apache Spark核心組件的活躍貢獻(xiàn)者以及Apache Apex的提交者（committer）。Ema Orhian 是一位對(duì)伸縮性算法充滿激情的大數(shù)據(jù)工程師。她活躍于大數(shù)據(jù)社區(qū)，組織會(huì)議，在會(huì)上發(fā)表演講，積極投身于開源項(xiàng)目。Kai Sasaki 是一位日本軟件工程師，對(duì)分布式計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)很感興趣。Kai一直是Spark的貢獻(xiàn)者，開發(fā)了不少M(fèi)Llib和ML庫(kù)。Brennon York既是一名特技飛行員，也是一位計(jì)算機(jī)科學(xué)家。他的愛好是分布式計(jì)算、可擴(kuò)展架構(gòu)以及編程語言。自2014年以來，他就是Apache Spark的核心貢獻(xiàn)者。李剛，曾在IBM工作近20年，在數(shù)據(jù)中心IT建設(shè)、優(yōu)化及管理領(lǐng)域有深入的研究和豐富的經(jīng)驗(yàn)。在IBM期間負(fù)責(zé)IBM系統(tǒng)服務(wù)相關(guān)解決方案的開發(fā)與管理，其中包含數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施與IT技術(shù)瓶體、數(shù)據(jù)中心高可用性管理暨災(zāi)難恢復(fù)，以及企業(yè)IT戰(zhàn)略及IT架構(gòu)優(yōu)化等相關(guān)領(lǐng)域。

圖書目錄

第1 章 成功運(yùn)行Spark job / 1
安裝所需組件 / 2
原生安裝Spark Standalone 集群 /3
分布式計(jì)算的發(fā)展史/ 3
步入云時(shí)代 /5
理解資源管理/6
使用各種類型的存儲(chǔ)格式 /9
文本文件/11
Sequence 文件/13
Avro 文件/ 13
Parquet 文件 /13
監(jiān)控和度量的意義/ 14
Spark UI/ 14
Spark Standalone UI/ 17
Metrics REST API / 17
Metrics System / 18
外部監(jiān)控工具 / 18
總結(jié) /19
第2 章 集群管理 /21
背景知識(shí)/ 23
Spark 組件 / 26
Driver / 27
workers 與executors /28
配置 / 30
Spark Standalone/33
架構(gòu) / 34
單節(jié)點(diǎn)設(shè)置場(chǎng)景 / 34
多節(jié)點(diǎn)設(shè)置 / 36
YARN / 36
架構(gòu) / 38
動(dòng)態(tài)資源分配 /41
場(chǎng)景 /43
Mesos/ 45
安裝/46
架構(gòu) / 47
動(dòng)態(tài)資源分配/ 49
基本安裝場(chǎng)景 / 50
比較 / 52
總結(jié) /56
第3 章 性能調(diào)優(yōu) /59
Spark 執(zhí)行模型/ 60
分區(qū) /62
控制并行度/62
分區(qū)器/64
shuffle 數(shù)據(jù) /65
shuffle 與數(shù)據(jù)分區(qū) / 67
算子與shuffle / 70
shuffle 并不總是壞事 /75
序列化 / 75
Kryo 注冊(cè)器 / 77
Spark 緩存 / 77
SparkSQL 緩存 / 81
內(nèi)存管理 /82
垃圾回收 / 83
共享變量 / 84
廣播變量 / 85
累加器 /87
數(shù)據(jù)局部性 / 90
總結(jié) / 91
第4 章 安全/ 93
架構(gòu)/ 94
Security Manager/ 94
設(shè)定配置 / 95
ACL / 97
配置 / 97
提交job / 98
Web UI/ 99
網(wǎng)絡(luò)安全 / 107
加密/ 108
事件日志 /113
Kerberos/114
Apache Sentry．/114
總結(jié) /115
第5 章 容錯(cuò)或job 執(zhí)行/ 117
Spark job 的生命周期 /118
Spark master /119
Spark driver/ 122
Spark worker /124
job 生命周期 /124
job 調(diào)度 /125
應(yīng)用程序內(nèi)部調(diào)度 / 125
用外部工具進(jìn)行調(diào)度 / 133
容錯(cuò) /135
內(nèi)部容錯(cuò)與外部容錯(cuò) / 136
SLA/ 137
RDD / 138
Batch vs Streaming / 145
測(cè)試策略 / 148
推薦配置/ 155
總結(jié) / 158
第6 章 超越Spark /159
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) /159
SparkSQL CLI/161
Thrift JDBC/ODBC 服務(wù)器 / 162
Hive on Spark/ 162
機(jī)器學(xué)習(xí) / 164
DataFrame / 165
MLlib 和ML / 167
Mahout on Spark / 174
Hivemall On Spark/ 175
外部的框架 / 176
Spark Package / 177
XGBoost/ 179
spark-jobserver / 179
未來的工作 /182
與參數(shù)服務(wù)器集成 / 184
深度學(xué)習(xí) / 192
Spark 在企業(yè)中的應(yīng)用 / 200
用Spark 及Kafka 收集用戶活動(dòng)日志 / 200
用Spark 做實(shí)時(shí)推薦/ 202
Twitter Bots 的實(shí)時(shí)分類 / 204
總結(jié) / 205

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