《Spark大數(shù)據(jù)商業(yè)實(shí)戰(zhàn)三部曲：內(nèi)核解密|商業(yè)案例|性能調(diào)優(yōu)》基于Spark 2.2.X，以Spark商業(yè)案例實(shí)戰(zhàn)和Spark在生產(chǎn)環(huán)境下幾乎所有類型的性能調(diào)優(yōu)為核心，以Spark內(nèi)核解密為基石，分為上篇、中篇、下篇，對(duì)企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下的Spark商業(yè)案例與性能調(diào)優(yōu)抽絲剝繭地進(jìn)行剖析。上篇基于Spark源碼，從一個(gè)動(dòng)手實(shí)戰(zhàn)案例入手，循序漸進(jìn)地全面解析了Spark 2.2新特性及Spark內(nèi)核源碼；中篇選取Spark開發(fā)中最有代表的經(jīng)典學(xué)習(xí)案例，深入淺出地介紹，在案例中綜合應(yīng)用Spark的大數(shù)據(jù)技術(shù)；下篇性能調(diào)優(yōu)內(nèi)容基本wan全覆蓋了Spark在生產(chǎn)環(huán)境下的所有調(diào)優(yōu)技術(shù)。

目錄

上篇　內(nèi)核解密
第1章 電光石火間體驗(yàn)Spark 2.2開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
第2章 Spark 2.2技術(shù)及原理
第3章 Spark的靈魂：RDD和DataSet
第4章 Spark Driver啟動(dòng)內(nèi)幕剖析
第5章 Spark集群?jiǎn)?dòng)原理和源碼詳解
第6章 Spark Application提交給集群的原理和源碼詳解
第7章 Shuffle原理和源碼詳解
第8章 Job工作原理和源碼詳解
第9章 Spark中Cache和checkpoint原理和源碼詳解
第10章 Spark中Broadcast和Accumulator原理和源碼詳解
第11章 Spark與大數(shù)據(jù)其他經(jīng)典組件整合原理與實(shí)戰(zhàn)
中篇　商業(yè)案例
第12章 Spark商業(yè)案例之大數(shù)據(jù)電影點(diǎn)評(píng)系統(tǒng)應(yīng)用案例
第13章 Spark 2.2實(shí)戰(zhàn)之Dataset開發(fā)實(shí)戰(zhàn)企業(yè)人員管理系統(tǒng)應(yīng)用案例
第14章 Spark商業(yè)案例之電商交互式分析系統(tǒng)應(yīng)用案例
第15章 Spark商業(yè)案例之NBA籃球運(yùn)動(dòng)員大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)應(yīng)用案例
第16章 電商廣告點(diǎn)擊大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理系統(tǒng)案例
第17章 Spark在通信運(yùn)營商生產(chǎn)環(huán)境中的應(yīng)用案例
第18章 使用Spark GraphX實(shí)現(xiàn)婚戀社交網(wǎng)絡(luò)多維度分析案例
下篇　性能調(diào)優(yōu)
第19章 對(duì)運(yùn)行在YARN上的Spark進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)
第20章 Spark算子調(diào)優(yōu)最佳實(shí)踐
第21章 Spark頻繁遇到的性能問題及調(diào)優(yōu)技巧
第22章 Spark集群資源分配及并行度調(diào)優(yōu)最佳實(shí)踐
第23章 Spark集群中Mapper端、Reducer端內(nèi)存調(diào)優(yōu)
第24章 使用Broadcast實(shí)現(xiàn)Mapper端Shuffle聚合功能的原理和調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)
第25章 使用Accumulator高效地實(shí)現(xiàn)分布式集群全局計(jì)數(shù)器的原理和調(diào)優(yōu)案例
第26章 Spark下JVM性能調(diào)優(yōu)最佳實(shí)踐
第27章 Spark五大子框架調(diào)優(yōu)最佳實(shí)踐
第28章 Spark 2.2.0新一代鎢絲計(jì)劃優(yōu)化引擎
第29章 Spark Shuffle調(diào)優(yōu)原理及實(shí)踐
第30章 Spark性能調(diào)優(yōu)之?dāng)?shù)據(jù)傾斜調(diào)優(yōu)一站式解決方案原理與實(shí)戰(zhàn)
第31章 Spark大數(shù)據(jù)性能調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)專業(yè)之路
后記