循序渐进学Spark

作者: 杨磊

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已完结现代当代当代文学

目录 (131章)

倒序

正文

001 .7 本章小结 002 Spark编程模型 003 .1 RDD弹性分布式数据集 004 .1.1 RDD简介 005 .1.2 深入理解RDD 006 .1.3 RDD特性总结 007 .2 Spark程序模型 008 .3 Spark算子 009 .3.1 算子简介 010 .3.2 Value型Transmation算子 011 .3.3 Key-Value型Transmation算子 012 .3.4 Action算子 013 .4 本章小结 014 Spark机制原理 015 .1 Spark应用执行机制分析 016 .1.1 Spark应用的基本概念 017 .1.2 Spark应用执行机制概要 018 .1.3 应用提交与执行 019 .2 Spark调度机制 020 .2.1 Application的调度 021 .2.2 job的调度 022 .2.3 stage（调度阶段）和TasksetManager的调度 023 .2.4 task的调度 024 .3 Spark存储与I/O 025 .3.1 Spark存储系统概览 026 .3.2 BlockManager中的通信 027 .4 Spark通信机制 028 .4.1 分布式通信方式 029 .4.2 通信框架AKKA 030 .4.3 Client、Master和Worker之间的通信(1)031 .4.3 Client、Master和Worker之间的通信(2)032 .5 容错机制及依赖 033 .5.1 Lineage（血统）机制 034 .5.2 Checkpoint（检查点）机制 035 .6 Shuffle机制 036 .6.1 什么是Shuffle 037 .6.2 Shuffle历史及细节(1)038 .6.2 Shuffle历史及细节(2)039 .7 本章小结 040 深入Spark内核 041 .1 Spark代码布局 042 .1.2 Spark Core内模块概述 043 .1.3 Spark Core外模块概述 044 .2 Spark执行主线[RDD→Task]剖析 045 .2.1 从RDD到DAGScheduler 046 .2.2 从DAGScheduler到TaskScheduler(1)047 .2.2 从DAGScheduler到TaskScheduler(2)048 .2.3 从TaskScheduler到Worker节点 049 .3 Client、Master和Worker交互过程剖析 050 .3.2 交互过程调用(1)051 .3.2 交互过程调用(2)052 .3.2 交互过程调用(3)053 .4 Shuffle触发 054 .4.1 触发Shuffle Write 055 .4.2 触发Shuffle Read 056 .5 Spark存储策略 057 .5.1 CacheManager职能 058 .5.2 BlockManager职能(1)059 .5.2 BlockManager职能(2)060 .5.2 BlockManager职能(3)061 .5.3 DiskStore与DiskBlockManager类 062 .5.4 MemoryStore类(1)063 .5.4 MemoryStore类(2)064 .6 本章小结 065 Spark on YARN 066 .1 YARN概述 067 .2 Spark on YARN的部署模式 068 .3 Spark on YARN的配置重点 069 .3.1 YARN的自身内存配置 070 .3.2 Spark on YARN的重要配置 071 .4 本章小结 072 BDAS生态主要模块 073 .1 Spark SQL 074 .1.1 Spark SQL概述 075 .1.2 Spark SQL的架构分析 076 .1.3 Spark SQL如何使用(1)077 .1.3 Spark SQL如何使用(2)078 .2 Spark Streaming 079 .2.1 Spark Streaming概述 080 .2.2 Spark Streaming的架构分析 081 .2.3 Spark Streaming编程模型 082 .2.4 数据源Data Source 083 .2.5 DStream操作 084 .3 SparkR 085 .3.2 SparkR简介 086 .3.3 DataFrame创建 087 .3.4 DataFrame操作 088 .4 MLlib on Spark 089 .4.1 机器学习概述 090 .4.2 机器学习的研究方向与问题 091 .4.3 机器学习的常见算法(1)092 .4.3 机器学习的常见算法(2)093 .4.3 机器学习的常见算法(3)094 .4.3 机器学习的常见算法(4)095 .4.3 机器学习的常见算法(5)096 .4.3 机器学习的常见算法(6)097 .4.3 机器学习的常见算法(7)098 .4.3 机器学习的常见算法(8)099 .4.3 机器学习的常见算法(9)100 .4.3 机器学习的常见算法(10)101 .4.4 MLlib概述 102 .4.5 MLlib架构 103 .4.6 MLlib使用实例——电影推荐(1)104 .5 本章小结 105 Spark调优 106 .1 参数配置 107 .2 调优技巧 108 .2.1 序列化优化 109 .2.2 内存优化 110 .2.3 数据本地化 111 .2.4 其他优化考虑 112 .3 实践中常见调优问题及思考 113 .4 本章小结 114 Spark 2.0.0 115 .1 功能变化 116 .1.1 删除的功能 117 .1.2 Spark中发生变化的行为 118 .1.3 不再建议使用的功能 119 .2 Core以及Spark SQL的改变 120 .2.2 多说些关于SparkSession 121 .2.3 SQL 122 .3 MLlib 123 .3.1 新功能 124 .3.2 速度/扩展性 125 .4 SparkR 126 .5 Streaming 127 .5.1 初识结构化Streaming 128 .5.2 结构化Streaming编程模型 129 .5.3 结果输出 130 .6 依赖、打包 131 .7 本章小结

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