高性能Spark

目錄
前言 .1
第1 章 高性能Spark 介紹 7
1.1 Spark 是什么以及性能的重要性 .7
1.2 你可以從本書中得到什么 8
1.3 Spark 版本 .9
1.4 為什么是 Scala ？ 9
1.4.1 成為一名 Spark 專家必須要學習一點 Scala .9
1.4.2 Spark 的 Scala API 比 Java API 更好用 10
1.4.3 Scala 比 Python 更高效 10
1.4.4 為什么不用 Scala ？ 11
1.4.5 學習 Scala 11
1.5 小結 12
第2 章 Spark 運行原理 .13
2.1 Spark 如何融入大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng) 14
2.2 Spark 并行計算模型：RDD 16
2.2.1 惰性求值 17
2.2.2 內(nèi)存持久化和內(nèi)存管理 20
2.2.3 不可變性和 RDD 接口 . 21
2.2.4 RDD 的類型 23
2.2.5 RDD 上的函數(shù)：轉換與行動 24
2.2.6 寬依賴和窄依賴 25
2.3 Spark 作業(yè)調(diào)度 . 27
2.3.1 應用程序間的資源分配 27
2.3.2 Spark 應用程序 . 28
2.4 Spark Job 剖析 29
2.4.1 有向無環(huán)圖（DAG） 30
2.4.2 作業(yè)（Job） 31
2.4.3 階段（Stage） 31
2.4.4 任務（Task） 32
2.5 小結 34
第 3 章 DataFrame、Dataset 和Spark SQL 35
3.1 從 SparkSession（或者 HiveContext 和 SQLContext）入門 . 36
3.2 Spark SQL 依賴 39
3.2.1 管理 Spark 依賴 39
3.2.2 避免使用 Hive JAR 40
3.3 schema 基礎 41
3.4 DataFrame API 45
3.4.1 轉換 45
3.4.2 基于多個 DataFrame 的轉換 . 56
3.4.3 普通的 SQL 查詢以及與 Hive 數(shù)據(jù)交互 . 57
3.5 DataFrame 和 Dataset 中的數(shù)據(jù)表示 . 58
3.6 數(shù)據(jù)加載和保存函數(shù) . 59
3.6.1 DataFrameWriter 和 DataFrameReader . 60
3.6.2 格式 60
3.6.3 保存模式 70
3.6.4 分區(qū)（發(fā)現(xiàn)和寫入） . 70
3.7 Dataset 71
3.7.1 與 RDD、DataFrame 和本地集合的互操作性 72
3.7.2 編譯時強類型 73
3.7.3 簡易函數(shù)式轉換操作（類似 RDD） . 74
3.7.4 關系型轉換操作 74
3.7.5 多 Dataset 關系轉換操作 . 75
3.7.6 Dataset 的分組操作 75
3.8 使用用戶自定義的函數(shù)和聚合函數(shù)（UDF、UDAF）進行擴展 . 76
3.9 查詢優(yōu)化器 . 79
3.9.1 邏輯和物理計劃 79
3.9.2 代碼生成 79
3.9.3 大型查詢計劃和迭代算法 80
3.10 調(diào)試 Spark SQL 查詢 80
3.11 JDBC/ODBC 服務器 81
3.12 小結 . 82
第 4 章 Join (SQL 和Spark Core) 84
4.1 Spark Core 中的 Join . 84
4.1.1 選擇 Join 類型 86
4.1.2 選擇執(zhí)行計劃 88
4.2 Spark SQL 中的 Join 91
4.2.1 DataFrame 的 Join 91
4.2.2 Dataset 的 Join 95
4.3 小結 96
第 5 章 高效的轉換 .97
5.1 窄轉換與寬轉換 98
5.1.1 對于性能的影響 100
5.1.2 對于容錯的影響 101
5.1.3 coalesce 的特殊情況 102
5.2 轉換會返回什么類型的 RDD . 102
5.3 最小化對象創(chuàng)建成本 104
5.3.1 重用現(xiàn)有對象 . 104
5.3.2 使用更小的數(shù)據(jù)結構 108
5.4 mapPartitions 迭代器到迭代器的轉換 111
5.4.1 什么是迭代器到迭代器的轉換? 112
5.4.2 空間和時間優(yōu)勢 113
5.4.3 案例 . 114
5.5 集合操作 117
5.6 降低初始化開銷 118
5.6.1 共享變量 119
5.6.2 廣播變量 119
5.6.3 累加器 121
5.7 重用 RDD . 125
5.7.1 重用的案例 126
5.7.2 判斷重新計算是否足夠劃算 129
5.7.3 重用類型：緩存、持久化、檢查點、shuffle 文件 130
5.7.4 Alluxio（之前的 Tachyon） 135
5.7.5 LRU 緩存 . 135
5.7.6 繁忙集群的注意事項 137
5.7.7 與累加器交互 . 138
5.8 小結 . 139
第 6 章 處理鍵值對數(shù)據(jù) . 140
6.1 金發(fā)女孩案例 . 142
6.1.1 金發(fā)女孩之版本 0：迭代方案 143
6.1.2 如何使用 PairRDDFunctions 和 OrderedRDDFunctions 146
6.2 鍵值對上的行動操作 147
6.3 groupByKey 函數(shù)有什么風險 . 148
6.3.1 金發(fā)女孩之版本 1：groupByKey 方案 148
6.3.2 為什么 groupByKey 會失敗 150
6.4 選擇聚合操作 . 152
6.5 涉及多個 RDD 的操作 156
6.6 分區(qū)器和鍵值對數(shù)據(jù) 157
6.6.1 使用 Spark 的分區(qū)器對象 . 158
6.6.2 哈希分區(qū) 158
6.6.3 范圍分區(qū) 159
6.6.4 自定義分區(qū) 160
6.6.5 保留跨不同轉換的分區(qū)信息 160
6.6.6 利用協(xié)同位置（Co-located）和協(xié)同分區(qū)（Co-Partitioned）
的 RDD 161
6.6.7 PairRDDFunctions 中關于映射和分區(qū)函數(shù)的字典 163
6.7 OrderedRDDFunctions 字典 165
6.8 二級排序和 repartitionAndSortWithinPartitions 167
6.8.1 在按鍵分組和按值排序的函數(shù)中利用
repartitionAndSortWithinPartitions 168
6.8.2 如何不按照兩個排序鍵排序 172
6.8.3 金發(fā)女孩之版本 2：二級排序 172
6.8.4 金發(fā)女孩問題的另外一種不同解法 . 176
6.8.5 金發(fā)女孩之版本 3：對單元格值排序 . 181
6.9 掉隊檢測與不均衡數(shù)據(jù) . 182
6.9.1 再次回到金發(fā)女孩問題 . 184
6.9.2 金發(fā)女孩之版本 4：在每個分區(qū)上歸并為不同值 184
6.10 小結 191
第 7 章 Scala 之外 192
7.1 JVM 之內(nèi)、Scala 之外 194
7.2 Scala 之外、JVM 之外 198
7.2.1 PySpark 工作原理 . 198
7.2.2 SparkR 工作原理 207
7.2.3 Spark.jl（Julia Spark） 209
7.2.4 Eclair JS 工作原理 210
7.2.5 Spark 基于公共語言運行時（CLR），C# 及類似語言 211
7.3 在 Spark 中調(diào)用其他語言 . 211
7.3.1 使用管道及類似工具 211
7.3.2 JNI 213
7.3.3 Java 本地訪問（JNA） . 216
7.3.4 一切的背后都是 FORTRAN 217
7.3.5 談談 GPU . 218
7.4 未來 . 219
7.5 小結 . 219
第 8 章 測試和驗證 221
8.1 單元測試 221
8.1.1 一般 Spark 單元測試 222
8.1.2 模擬 RDD . 227
8.2 獲取測試數(shù)據(jù) . 228
8.2.1 生成大數(shù)據(jù)集 . 229
8.2.2 抽樣 . 230
8.3 用 ScalaCheck 檢查屬性 232
8.4 集成測試 235
8.5 性能驗證 237
8.5.1 用于性能驗證的 Spark 計數(shù)器 237
8.5.2 性能驗證相關項目 238
8.6 作業(yè)驗證 239
8.7 小結 . 240
第 9 章 Spark MLlib 和ML 241
9.1 在 Spark MLlib 和 Spark ML 之間選擇 . 241
9.2 使用 MLlib 242
9.2.1 MLlib 入門（組織和導入） 242
9.2.2 MLlib 特征編碼和數(shù)據(jù)準備 244
9.2.3 特征縮放和選擇 248
9.2.4 MLlib 模型訓練 . 249
9.2.5 預測 . 250
9.2.6 服務和持久化 . 251
9.2.7 模型評估 254
9.3 使用 Spark ML 254
9.3.1 Spark ML 組織和導入 254
9.3.2 管道階段 256
9.3.3 參數(shù)解釋 257
9.3.4 數(shù)據(jù)編碼 258
9.3.5 數(shù)據(jù)清洗 261
9.3.6 Spark ML 模型 261
9.3.7 整合成管道 262
9.3.8 訓練管道 263
9.3.9 訪問單個階段 . 264
9.3.10 數(shù)據(jù)持久化和 Spark ML . 264
9.3.11 使用自定義算法擴展 Spark ML 管道 267
9.3.12 模型和管道持久化與 Spark ML 服務 275
9.4 一般服務考量因素 276
9.5 小結 . 276
第 10 章 Spark 組件和包 278
10.1 基于 Spark 的流處理 280
10.1.1 Source 和 Sink . 281
10.1.2 批處理間隔 283
10.1.3 數(shù)據(jù) checkpoint 間隔 284
10.1.4 DStream 的注意事項 284
10.1.5 Structured Streaming 的考量因素 286
10.1.6 高可用性模式（或處理 Driver 程序故障或進行 checkpoint） 294
10.2 GraphX 295
10.3 使用社區(qū)包和庫 295
10.4 小結 298
附錄 調(diào)優(yōu)、調(diào)試以及開發(fā)者容易忽略的其他問題 301