作者：谢雪葵
定价：99.8元
印次：1-1
ISBN：9787302647706
出版日期：2023.11.01
印刷日期：2023.11.02
图书责编：王中英
图书分类：零售
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《Spark性能优化实战：突破性能瓶颈，遨游数据重洋》全面、系统、深入地介绍Apache Spark性能优化的相关技术和策略，涵盖从Spark性能优化的基础知识到核心技术，再到应用实践的方方面面。本书不但系统地介绍各种监控工具的使用，而且还结合实战案例，详细介绍Spark性能优化的各种经验和技巧，提升读者的实际应用技能。 《Spark性能优化实战：突破性能瓶颈，遨游数据重洋》共8章。第1章从性能优化的基本概念出发，介绍Spark的基础知识，并介绍如何进行性能优化；第2章介绍Spark性能优化的几个方面，包括程序设计优化、资源优化、网络通信优化和数据读写优化等；第3章深入介绍Spark任务执行过程优化；第4章介绍Spark SQL性能优化；第5章结合实战案例全面解析Spark性能优化的核心技术与应用；第6章详细介绍不同应用场景的性能优化策略；第7章介绍Spark集成Hadoop、Kafka和Elasticsearch使用时的性能优化，从而提供更实用的Spark性能提升方案；第8章介绍Spark应用程序开发与优化，以及集群管理实践。 《Spark性能优化实战：突破性能瓶颈，遨游数据重洋》内容丰富，讲解深入浅出，适合Apache Spark开发人员、数据工程师和数据科学家阅读，也适合需要处理大规模数据集和对Spark性能优化感兴趣的技术人员阅读，还可作为高等院校大数据专业的教材和相关培训机构的教学用书。
本书源代码文件下载方式 方式1：关注微信公众号“方大卓越”，回复数字“8”，直接获取下载链接。 方式2：通过以下网盘地址下载（读者也可以直接单击本页面“资源下载”栏目下的“网络资源”按钮）： 链接：https://pan.baidu.com/s/1IfuGty8jZMVnAaoIn7g4Pg?pwd=j7mc 提取码：j7mc
前 言 随着大数据处理需求的日益增长，Apache Spark在大数据处理领域中的地位也在不断提升。Apache Spark因其高效的分布式计算能力、对大规模数据的处理能力和对各种数据处理任务（如批处理、流处理和机器学习等）的广泛支持而得到了广泛使用。 为了进一步挖掘和利用Spark的潜力，对其进行性能优化是至关重要的。对Spark进行性能优化，不但可以大大提高应用程序的运行效率，提高系统的稳定性和可靠性，而且还可以减少资源的使用，从而降低运行成本。 虽然Spark社区提供了许多性能优化的建议和技巧，但是对于许多开发人员和数据工程师而言，如何在实际项目中应用这些建议和技巧，尤其是如何根据特定的应用场景和需求进行性能优化，依然是一大挑战。 基于此背景，笔者编写了本书。本书旨在全面、系统、深入地介绍Spark性能优化的核心技术，并结合实战案例，帮助读者理解并掌握Spark性能优化的各种技术和策略，从而更好地应对实际项目中性能优化的需求。 本书特色 * 内容全面：全面涵盖从Spark性能优化的基础知识到核心技术，再到应用实践的方方面面，对Spark性能优化进行全面、系统的探讨。 * 实用性强：不但介绍理论知识，而且结合实战案例全面解析Spark性能优化的核心技术与应用，帮助读者提高实际动手能力，从而在实际工作中能更好地实施优化策略。 * 适用面广：无论是初学Spark性能优化的人员，还是Spark开发人员、数据工程师和数据科学家等，都可以从本书中获得需要的知识和技能。 * 前瞻性强：基于Spark的新版本写作，不但介绍其新特性，而且介绍其集成H...
第1章 性能优化基础 1
1.1 Spark简介 1
1.2 什么是Spark性能优化 1
1.3 Spark应用程序性能指标 2
1.4 自带的Spark Web UI 5
1.4.1 Jobs模块 6
1.4.2 Stages模块 12
1.4.3 Storage模块 16
1.4.4 Environment模块 17
1.4.5 Executors模块 18
1.4.6 SQL模块 19
1.5 自带的Spark历史服务器 21
1.5.1 Spark历史服务器简介 21
1.5.2 配置、启动和访问Spark
历史服务器 22
1.6 Spark事件日志 23
1.6.1 Spark的常见事件 23
1.6.2 事件信息 24
1.6.3 Spark启动事件分析案例 24
1.6.4 Spark事件日志的用途 25
1.6.5 CPU密集型与内存密集型
分析案例 26
1.7 Spark驱动程序日志 27
1.8 Spark Executor日志 28
1.8.1 Spark Executor日志简介 28
1.8.2 日志解析 28
1.8.3 配置Executor打印日志到
Driver节点 29
1.8.4 使用Executor完成时间异常
分析案例 30
1.9 Linux系统监控工具 31
1.9.1 top命令 31
1.9.2 htop命令 32
1.9.3 iostat命令 32
1.9.4 vmstat命... 查看详情
全面、深入地总结资深工程师多年大数据项目实战经验
理论结合实践，由浅入深地展现Spark性能优化的核心技术
实用性强：不但介绍理论知识，而且结合350多个示例和多个实战案例解析Spark性能优化的核心技术与应用，帮助读者更好地实施优化策略。
适用面广：无论是Spark性能优化初学者，还是开发人员、数据工程师和数据科学家等从业人员，都可以从本书中获得需要的知识和技能。
前瞻性强：基于Spark的新版本写作，不但介绍其新特性，而且介绍其集成Hadoop、Kafka和Elasticsearch使用时的性能优化方法。
讲解深入：对Spark性能优化的核心技术与工作原理进行深入讲解，以便让读者能够理解Spark的内部结构和运行机制，从而更有效地对其性能进行优化。
本书赞誉
曾有幸与作者共同参与过大数据领域相关工程的实施，作者对技术的研究与探索给我留下了深刻的印象。如今他将多年的经验进行总结与分享，相信能够给大数据领域的各位同仁带来帮助。本书结合常见的应用场景，系统地梳理了Spark性能优化所需要的核心技术，给出了清晰的解决思路，并在讲解的过程中辅以实践案例，从而帮助读者更好地理解。本书内容丰富，结构清晰，分析透彻，可帮助读者系统地学习Spark性能优化技术，也可作为技术手册供读者随时查阅和参考，相信广大读者一定能够从中受益。
——中国农业银行研发中心资深设计师 庞浩然
我曾有幸与本书作者并肩工作，他对技术的执着追求和不懈创新精神深深地影响了周围的同事。在如今这个数据为王的时代，Apache Spark在大数据领域的地位无可撼动，特别是面对大规模数据处理时的性能优化问题，它更是具有很大的优势。本书以通俗易懂的语言深入剖析Spark的底层逻辑，详细解读数据架构，并结合精心挑选的代码示例和实际应用案例，从Spark的底层架构和业务应用层面，为读者展示如何全方位地进行性能优化。无论你是大数据处理领域的学术研究人员，还是一线从业人员，本书都能对你学习和研究Spark性能优化提供很大的价值。
——京东集团资深算法技术专家 李虎
本书作者深耕大数据行业多年，造诣颇深。拜读他写的这本书，令人耳目一新。作者对Spark的各种优化技术和策略进行了详细讲解，引导读者从多方面理解Spark性能优化，帮助他们提升不同应用场景的Spark运行效率，从而突破工作中遇到的性能瓶颈，获得良好的性能表现。同时，作者总结了自己多年从事大数据工作积累的丰富的实战经验，并通过精选案例带领读者动手实践，从而加深读者的理解，提高他们的实战水平。可以说，本书既是一部学习Spark性能优化的佳作，也是一部不可多得的实用工具书，推荐给大数据技术爱好者阅读，相信会获益颇丰。
——庸沐康美科技CEO/博士 杨汉军
