深入理解Spark：核心思想与源码分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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耿嘉安 著

图书标签:

• Spark
• 大数据
• 分布式计算
• Scala
• 源码分析
• 技术深度
• 数据处理
• 集群计算
• 性能优化
• 数据分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111522348

版次：1

商品编码：11846120

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：469

编辑推荐

　　

　　阿里巴巴集团专家鼎力推荐，阿里巴巴资深Java开发和大数据专家撰写

　　结合大量图和示例，对Spark的核心模块、部署和协作模块的实现原理与使用技巧进行了深入的剖析与解读

　　本书特色：

　　按照源码分析的习惯设计，条分缕析。

　　多图、多示例，帮读者快速在头脑中“建模”。

　　原理与实现剖析，帮助读者提升架构设计、程序设计等方面的能力。

　　尽可能保留较多的源码，方便离线和移动环境的阅读。

　　

内容简介

　　

　　本书对Spark源代码进行了全面而深入的分析，旨在为Spark的优化、定制和扩展提供原理性的指导。阿里巴巴集团专家鼎力推荐，阿里巴巴资深Java开发和大数据专家撰写。本书对Spark的核心模块、部署和协作模块的实现原理与使用技巧进行了深入的剖析与解读。

　　本书分为三篇：

　　准备篇（第1～2章），介绍了Spark的环境搭建、设计理念与基本架构，帮助读者了解一些背景知识。

　　核心设计篇（第3～7章），着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理和源码分析。通过这部分的内容，读者可以通过源码剖析更加深入理解Spark的核心设计与实现，以便在实际使用中能够快速解决线上问题并对性能进行调优。

　　扩展篇（第8～11章），主要讲解基于Spark核心的各种扩展及应用，包括SQL处理引擎、Hive处理、流式计算框架Spark Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。通过阅读这部分内容，读者可以扩展实际项目中对Spark的应用场景，让Spark焕发活力。

作者简介

　　耿嘉安，10年IT行业相关经验。就职于阿里巴巴商家业务事业部，任资深Java工程师，专注于开源和大数据领域，目前与小伙伴们基于ODPS构建阿里的大数据商业解决方案——御膳房。在大量的工作实践中，对J2EE、JVM、Tomcat、Spring、Hadoop、Spark、MySQL、Redis都有深入研究，尤其喜欢剖析开源项目的源码实现。早期从事J2EE企业级应用开发，对Java相关技术有独到见解。业余时间喜欢研究中国古代历史，古诗词，旅游，足球等。

精彩书评

　　

　　伴随着互联网的不断演进，人类所面临的数据在体量，产生速度和多样性方面阶跃性发展，随之而来的是数据计算和处理方式的多样化，目前越来越多的数据处理链路是通过多种计算组合而成，例如批量与流式计算，图计算，交互式查询等。而以往几个独立计算系统“物理”拼装组合成的复杂系统在处理这些问题时，往往在成本和效率上产生瓶颈。Spark从迭代计算的数据复用切入，底层一个runtime来支撑多种计算模型，越来越受到业界的重视，社区发展非常迅速。而本书从源码分析角度深入剖析系统，希望读者不仅做到知其然，更要知其所以然，对Spark有更加深入的研究。本书作者在相关领域有多年丰富的实践和应用经验，相信通过研读本书必定可以给读者带来事半功倍的效果。

　　——强琦　阿里云计算平台资深技术专家
　　
　　

　　这是一本不错的Spark的入门书籍，完全从工程师的视角出发，从安装到使用再到高阶应用。有些时候甚至有些啰嗦，但这不正是我们读者需要的么？作者用他专一的一线工程师视角与在阿里面临的场景结合，写作的落笔相当接地气。这是一本难得的工程师参考用书。

　　——张茂森　阿里巴巴商家业务事业部资深数据挖掘专家

目录

前言
准　备　篇
第1章　环境准备2
1.1　运行环境准备2
1.1.1　安装JDK3
1.1.2　安装Scala3
1.1.3　安装Spark4
1.2　Spark初体验4
1.2.1　运行spark-shell4
1.2.2　执行word count5
1.2.3　剖析spark-shell7
1.3　阅读环境准备11
1.4　Spark源码编译与调试13
1.5　小结17
第2章　Spark设计理念与基本架构18
2.1　初识Spark18
2.1.1　Hadoop MRv1的局限18
2.1.2　Spark使用场景20
2.1.3　Spark的特点20
2.2　Spark基础知识20
2.3　Spark基本设计思想22
2.3.1　Spark模块设计22
2.3.2　Spark模型设计24
2.4　Spark基本架构25
2.5　小结26
核心设计篇
第3章　SparkContext的初始化28
3.1　SparkContext概述28
3.2　创建执行环境SparkEnv30
3.2.1　安全管理器SecurityManager31
3.2.2　基于Akka的分布式消息系统ActorSystem31
3.2.3　map任务输出跟踪器mapOutputTracker32
3.2.4　实例化ShuffleManager34
3.2.5　shuffle线程内存管理器ShuffleMemoryManager34
3.2.6　块传输服务BlockTransferService35
3.2.7　BlockManagerMaster介绍35
3.2.8　创建块管理器BlockManager36
3.2.9　创建广播管理器Broadcast-Manager36
3.2.10　创建缓存管理器CacheManager37
3.2.11　HTTP文件服务器HttpFile-Server37
3.2.12　创建测量系统MetricsSystem39
3.2.13　创建SparkEnv40
3.3　创建metadataCleaner41
3.4　SparkUI详解42
3.4.1　listenerBus详解43
3.4.2　构造JobProgressListener46
3.4.3　SparkUI的创建与初始化47
3.4.4　Spark UI的页面布局与展示49
3.4.5　SparkUI的启动54
3.5　Hadoop相关配置及Executor环境变量54
3.5.1　Hadoop相关配置信息54
3.5.2　Executor环境变量54
3.6　创建任务调度器TaskScheduler55
3.6.1　创建TaskSchedulerImpl55
3.6.2　TaskSchedulerImpl的初始化57
3.7　创建和启动DAGScheduler57
3.8　TaskScheduler的启动60
3.8.1　创建LocalActor60
3.8.2　ExecutorSource的创建与注册62
3.8.3　ExecutorActor的构建与注册64
3.8.4　Spark自身ClassLoader的创建64
3.8.5　启动Executor的心跳线程66
3.9　启动测量系统MetricsSystem69
3.9.1　注册Sources70
3.9.2　注册Sinks70
3.9.3　给Sinks增加Jetty的Servlet-ContextHandler71
3.10　创建和启动ExecutorAllocation-Manager72
3.11　ContextCleaner的创建与启动73
3.12　Spark环境更新74
3.13　创建DAGSchedulerSource和BlockManagerSource76
3.14　将SparkContext标记为激活77
3.15　小结78
第4章　存储体系79
4.1　存储体系概述79
4.1.1　块管理器BlockManager的实现79
4.1.2　Spark存储体系架构81
4.2　shuffle服务与客户端83
4.2.1　Block的RPC服务84
4.2.2　构造传输上下文Transpor-tContext85
4.2.3　RPC客户端工厂Transport-ClientFactory86
4.2.4　Netty服务器TransportServer87
4.2.5　获取远程shuffle文件88
4.2.6　上传shuffle文件89
4.3　BlockManagerMaster对Block-Manager的管理90
4.3.1　BlockManagerMasterActor90
4.3.2　询问Driver并获取回复方法92
4.3.3　向BlockManagerMaster注册BlockManagerId93
4.4　磁盘块管理器DiskBlockManager94
4.4.1　DiskBlockManager的构造过程94
4.4.2　获取磁盘文件方法getFile96
4.4.3　创建临时Block方法create-TempShuffleBlock96
4.5　磁盘存储DiskStore97
4.5.1　NIO读取方法getBytes97
4.5.2　NIO写入方法putBytes98
4.5.3　数组写入方法putArray98
4.5.4　Iterator写入方法putIterator98
4.6　内存存储MemoryStore99
4.6.1　数据存储方法putBytes101
4.6.2　Iterator写入方法putIterator详解101
4.6.3　安全展开方法unrollSafely102
4.6.4　确认空闲内存方法ensureFreeSpace105
4.6.5　内存写入方法putArray107
4.6.6　尝试写入内存方法tryToPut108
4.6.7　获取内存数据方法getBytes109
4.6.8　获取数据方法getValues110
4.7　Tachyon存储TachyonStore110
4.7.1　Tachyon简介111
4.7.2　TachyonStore的使用112
4.7.3　写入Tachyon内存的方法putIntoTachyonStore113
4.7.4　获取序列化数据方法getBytes113
4.8　块管理器BlockManager114
4.8.1　移出内存方法dropFrom-Memory114
4.8.2　状态报告方法reportBlockStatus116
4.8.3　单对象块写入方法putSingle117
4.8.4　序列化字节块写入方法putBytes118
4.8.5　数据写入方法doPut118
4.8.6　数据块备份方法replicate121
4.8.7　创建DiskBlockObjectWriter的方法getDiskWriter125
4.8.8　获取本地Block数据方法getBlockData125
4.8.9　获取本地shuffle数据方法doGetLocal126
4.8.10　获取远程Block数据方法doGetRemote127
4.8.11　获取Block数据方法get128
4.8.12　数据流序列化方法dataSerializeStream129
4.9　metadataCleaner和broadcastCleaner129
4.10　缓存管理器CacheManager130
4.11　压缩算法133
4.12　磁盘写入实现DiskBlockObjectWriter133
4.13　块索引shuffle管理器IndexShuffleBlockManager135
4.14　shuffle内存管理器ShuffleMemoryManager137
4.15　小结138
第5章　任务提交与执行139
5.1　任务概述139
5.2　广播Hadoop的配置信息142
5.3　RDD转换及DAG构建144
5.3.1　为什么需要RDD144
5.3.2　RDD实现分析146
5.4　任务提交152
5.4.1　任务提交的准备152
5.4.2　finalStage的创建与Stage的划分157
5.4.3　创建Job163
5.4.4　提交Stage164
5.4.5　提交Task165
5.5　执行任务176
5.5.1　状态更新176
5.5.2　任务还原177
5.5.3　任务运行178
5.6　任务执行后续处理179
5.6.1　计量统计与执行结果序列化179
5.6.2　内存回收180
5.6.3　执行结果处理181
5.7　小结187
第6章　计算引擎188
6.1　迭代计算188
6.2　什么是shuffle192
6.3　map端计算结果缓存处理194
6.3.1　map端计算结果缓存聚合195
6.3.2　map端计算结果简单缓存200
6.3.3　容量限制201
6.4　map端计算结果持久化204
6.4.1　溢出分区文件205
6.4.2排序与分区分组207
6.4.3　分区索引文件209
6.5　reduce端读取中间计算结果210
6.5.1　获取map任务状态213
6.5.2　划分本地与远程Block215
6.5.3　获取远程Block217
6.5.4　获取本地Block218
6.6　reduce端计算219
6.6.1　如何同时处理多个map任务的中间结果219
6.6.2　reduce端在缓存中对中间计算结果执行聚合和排序220
6.7　map端与reduce端组合分析221
6.7.1　在map端溢出分区文件，在reduce端合并组合221
6.7.2　在map端简单缓存、排序分组，在reduce端合并组合222
6.7.3　在map端缓存中聚合、排序分组，在reduce端组合222
6.8　小结223
第7章　部署模式224
7.1　local部署模式225
7.2　local-cluster部署模式225
7.2.1　LocalSparkCluster的启动226
7.2.2　CoarseGrainedSchedulerBackend的启动236
7.2.3　启动AppClient237
7.2.4　资源调度242
7.2.5　local-cluster模式的任务执行253
7.3　Standalone部署模式255
7.3.1　启动Standalone模式255
7.3.2　启动Master分析257
7.3.3　启动Worker分析259
7.3.4　启动Driver Application分析261
7.3.5　Standalone模式的任务执行263
7.3.6　资源回收263
7.4　容错机制266
7.4.1　Executor异常退出266
7.4.2　Worker异常退出268
7.4.3　Master异常退出269
7.5　其他部署方案276
7.5.1　YARN277
7.5.2　Mesos280
7.6　小结282
扩　展　篇
第8章　Spark SQL284
8.1　Spark SQL总体设计284
8.1.1　传统关系型数据库SQL运行原理285
8.1.2　Spark SQL运行架构286
8.2　字典表Catalog288
8.3　Tree和TreeNode289
8.4　词法解析器Parser的设计与实现293
8.4.1　SQL语句解析的入口294
8.4.2　建表语句解析器DDLParser295
8.4.3　SQL语句解析器SqlParser296
8.4.4　Spark代理解析器SparkSQLParser299
8.5　Rule和RuleExecutor300
8.6　Analyzer与Optimizer的设计与实现302
8.6.1　语法分析器Analyzer304
8.6.2　优化器Optimizer305
8.7　生成物理执行计划306
8.8　执行物理执行计划308
8.9　Hive311
8.9.1　Hive SQL语法解析器311
8.9.2　Hive SQL元数据分析313
8.9.3　Hive SQL物理执行计划314
8.10　应用举例：JavaSparkSQL314
8.11　小结320
第9章　流式计算321
9.1　Spark Streaming总体设计321
9.2　StreamingContext初始化323
9.3　输入流接收器规范Receiver324
9.4　数据流抽象DStream325
9.4.1　Dstream的离散化326
9.4.2　数据源输入流InputDStream327
9.4.3　Dstream转换及构建DStream Graph329
9.5　流式计算执行过程分析330
9.5.1　流式计算例子CustomReceiver331
9.5.2　Spark Streaming执行环境构建335
9.5.3　任务生成过程347
9.6　窗口操作355
9.7　应用举例357
9.7.1　安装mosquitto358
9.7.2　启动mosquitto358
9.7.3　MQTTWordCount359
9.8　小结361
第10章　图计算362
10.1　Spark GraphX总体设计362
10.1.1　图计算模型363
10.1.2　属性图365
10.1.3　GraphX的类继承体系367
10.2　图操作368
10.2.1　属性操作368
10.2.2　结构操作368
10.2.3　连接操作369
10.2.4　聚合操作370
10.3　Pregel API371
10.3.1　Dijkstra算法373
10.3.2　Dijkstra的实现376
10.4　Graph的构建377
10.4.1　从边的列表加载Graph377
10.4.2　在Graph中创建图的方法377
10.5　顶点集合抽象VertexRDD378
10.6　边集合抽象EdgeRDD379
10.7　图分割380
10.8　常用算法382
10.8.1　网页排名382
10.8.2　Connected Components的应用386
10.8.3　三角关系统计388
10.9　应用举例390
10.10　小结391
第11章　机器学习392
11.1机器学习概论392
11.2　Spark MLlib总体设计394
11.3　数据类型394
11.3.1　局部向量394
11.3.2标记点395
11.3.3局部矩阵396
11.3.4分布式矩阵396
11.4基础统计398
11.4.1摘要统计398
11.4.2相关统计399
11.4.3分层抽样401
11.4.4假设检验401
11.4.5随机数生成402
11.5分类和回归405
11.5.1数学公式405
11.5.2线性回归407
11.5.3分类407
11.5.4回归410
11.6决策树411
11.6.1基本算法411
11.6.2使用例子412
11.7随机森林413
11.7.1基本算法414
11.7.2使用例子414
11.8梯度提升决策树415
11.8.1基本算法415
11.8.2使用例子416
11.9朴素贝叶斯416
11.9.1算法原理416
11.9.2使用例子418
11.10保序回归418
11.10.1算法原理418
11.10.2使用例子419
11.11协同过滤419
11.12聚类420
11.12.1K-means420
11.12.2高斯混合422
11.12.3快速迭代聚类422
11.12.4latent Dirichlet allocation422
11.12.5流式K-means423
11.13维数减缩424
11.13.1奇异值分解424
11.13.2主成分分析425
11.14特征提取与转型425
11.14.1术语频率反转425
11.14.2单词向量转换426
11.14.3标准尺度427
11.14.4正规化尺度428
11.14.5卡方特征选择器428
11.14.6Hadamard积429
11.15频繁模式挖掘429
11.16预言模型标记语言430
11.17管道431
11.17.1管道工作原理432
11.17.2管道API介绍433
11.17.3交叉验证435
11.18小结436
附录A　Utils437
附录B　Akka446
附录C　Jetty450
附录D　Metrics453
附录E　Hadoop word count456
附录F　CommandUtils458
附录G　Netty461
附录H　源码编译错误465

前言/序言

　　Preface 前言为什么写这本书要回答这个问题，需要从我个人的经历说起。说来惭愧，我第一次接触计算机是在高三。当时跟大家一起去网吧玩CS，跟身边的同学学怎么“玩”。正是通过这种“玩”的过程，让我了解到计算机并没有那么神秘，它也只是台机器，用起来似乎并不比打开电视机费劲多少。高考填志愿的时候，凭着直觉“糊里糊涂”就选择了计算机专业。等到真正学习计算机课程的时候却又发现，它其实很难！
　　早在2004年，还在学校的我跟很多同学一样，喜欢看Flash，也喜欢谈论Flash甚至做Flash。感觉Flash正如它的名字那样“闪光”。那些年，在学校里，知道Flash的人可要比知道Java的人多得多，这说明当时的Flash十分火热。此外，Oracle也成为关系型数据库里的领军人物，很多人甚至觉得懂Oracle要比懂Flash、Java及其他数据库要厉害得多！
　　2007年，我刚刚参加工作不久。那时Struts1、Spring、Hibernate几乎可以称为那些用Java作为开发语言的软件公司的三驾马车。很快，Struts2替代了Struts1的地位，让我第一次意识到IT领域的技术更新竟然如此之快！随着很多传统软件公司向互联网公司转型，Hibernate也难以确保其地位，iBATIS诞生了！
　　2010年，有关Hadoop的技术图书涌入中国，当时很多公司用它只是为了数据统计、数据挖掘或者搜索。一开始，人们对于Hadoop的认识和使用可能相对有限。大约2011年的时候，关于云计算的概念在网上炒得火热，当时依然在做互联网开发的我，对其只是“道听途说”。后来跟同事借了一本有关云计算的书，回家挑着看了一些内容，也没什么收获，怅然若失！20世纪60年代，美国的军用网络作为互联网的雏形，很多内容已经与云计算中的某些说法类似。到20世纪80年代，互联网就已经启用了云计算，如今为什么又要重提这样的概念？这个问题我可能回答不了，还是交给历史吧。
　　2012年，国内又呈现出大数据热的态势。从国家到媒体、教育、IT等几乎所有领域，人人都在谈大数据。我的亲戚朋友中，无论老师、销售人员，还是工程师们都可以针对大数据谈谈自己的看法。我也找来一些Hadoop的书籍进行学习，希望能在其中探索到大数据的奥妙。
　　有幸在工作过程中接触到阿里的开放数据处理服务（open data processing service，ODPS），并且基于ODPS与其他小伙伴一起构建阿里的大数据商业解决方案—御膳房。去杭州出差的过程中，有幸认识和仲，跟他学习了阿里的实时多维分析平台—Garuda和实时计算平台—Galaxy的部分知识。和仲推荐我阅读Spark的源码，这样会对实时计算及流式计算有更深入的了解。2015年春节期间，自己初次上网查阅Spark的相关资料学习，开始研究Spark源码。还记得那时只是出于对大数据的热爱，想使自己在这方面的技术能力有所提升。
　　从阅读Hibernate源码开始，到后来阅读Tomcat、Spring的源码，我也在从学习源码的过程中成长，我对源码阅读也越来越感兴趣。随着对Spark源码阅读的深入，发现很多内容从网上找不到答案，只能自己“硬啃”了。随着自己的积累越来越多，突然有一天发现，我所总结的这些内容好像可以写成一本书了！从闪光（Flash）到火花（Spark），足足有11个年头了。无论是Flash、Java，还是Spring、iBATIS，我一直扮演着一个追随者，我接受这些书籍的洗礼，从未给予。如今我也是Spark的追随者，不同的是，我不再只想简单攫取，还要给予。
　　最后还想说一下，2016年是我从事IT工作的第10个年头，此书特别作为送给自己的10周年礼物。
　　本书特色按照源码分析的习惯设计，从脚本分析到初始化再到核心内容，最后介绍Spark的扩展内容。整个过程遵循由浅入深、由深到广的基本思路。
　　本书涉及的所有内容都有相应的例子，以便于读者对源码的深入研究。
　　本书尽可能用图来展示原理，加速读者对内容的掌握。
　　本书讲解的很多实现及原理都值得借鉴，能帮助读者提升架构设计、程序设计等方面的能力。
　　本书尽可能保留较多的源码，以便于初学者能够在像地铁、公交这样的地方，也能轻松阅读。
　　读者对象源码阅读是一项苦差事，人力和时间成本都很高，尤其是对于Spark陌生或者刚刚开始学习的人来说，难度可想而知。本书尽可能保留源码，使得分析过程不至于产生跳跃感，目的是降低大多数人的学习门槛。如果你是从事IT工作1～3年的新人或者是希望学习Spark核心知识的人，本书非常适合你。如果你已经对Spark有所了解或者已经在使用它，还想进一步提高自己，那么本书更适合你。
　　如果你是一个开发新手，对Java、Linux等基础知识不是很了解，那么本书可能不太适合你。如果你已经对Spark有深入的研究，本书也许可以作为你的参考资料。
　　总体说来，本书适合以下人群：
　　想要使用Spark，但对Spark实现原理不了解，不知道怎么学习的人；大数据技术爱好者，以及想深入了解Spark技术内部实现细节的人；有一定Spark使用基础，但是不了解Spark技术内部实现细节的人；对性能优化和部署方案感兴趣的大型互联网工程师和架构师；开源代码爱好者。喜欢研究源码的同学可以从本书学到一些阅读源码的方式与方法。
　　本书不会教你如何开发Spark应用程序，只是用一些经典例子演示。本书简单介绍Hadoop MapReduce、Hadoop YARN、Mesos、Tachyon、ZooKeeper、HDFS、Amazon S3，但不会过多介绍这些框架的使用，因为市场上已经有丰富的这类书籍供读者挑选。本书也不会过多介绍Scala、Java、Shell的语法，读者可以在市场上选择适合自己的书籍阅读。
　　如何阅读本书本书分为三大部分（不包括附录）：
　　准备篇（第1～2章），简单介绍了Spark的环境搭建和基本原理，帮助读者了解一些背景知识。
　　核心设计篇（第3～7章），着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理和源码分析。
　　扩展篇（第8～11章），主要讲解基于Spark核心的各种扩展及应用，包括：SQL处理引擎、Hive处理、流式计算框架Spark Streaming、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib等内容。
　　本书最后还添加了几个附录，包括：附录A介绍的Spark中最常用的工具类Utils；附录B是Akka的简介与工具类AkkaUtils的介绍；附录C为Jetty的简介和工具类JettyUtils的介绍；附录D为Metrics库的简介和测量容器MetricRegistry的介绍；附录E演示了Hadoop1.0版本中的word count例子；附录F介绍了工具类CommandUtils的常用方法；附录G是关于Netty的简介和工具类NettyUtils的介绍；附录H列举了笔者编译Spark源码时遇到的问题及解决办法。
　　为了降低读者阅读理解Spark源码的门槛，本书尽可能保留源码实现，希望读者能够怀着一颗好奇的心，Spark当前很火热，其版本更新也很快，本书以Spark 1.2.3版本为主，有兴趣的读者也可按照本书的方式，阅读Spark的最新源码。
　　勘误和支持本书内容很多，限于笔者水平有限，书中内容难免有错误之处。在本书出版后的任何时间，如果你对本书有任何问题或者意见，都可以通过邮箱beliefer@163.com或博客http://www.cnblogs.com/jiaan-geng/联系我，说出你的建议或者想法，希望与大家共同进步。
　　致谢感谢苍天，让我生活在这样一个时代，能接触互联网和大数据；感谢父母，这么多年来，在学习、工作及生活上的帮助与支持；感谢妻子在生活中的照顾和谦让。
　　感谢杨福川和高婧雅给予本书出版的大力支持与帮助。
　　感谢冰夷老大和王贲老大让我有幸加入阿里，接触大数据应用；感谢和仲对Galaxy和Garuda耐心细致的讲解以及对Spark的推荐；感谢张中在百忙之中给本书写评语；感谢周亮、澄苍、民瞻、石申、清无、少侠、征宇、三步、谢衣、晓五、法星、曦轩、九翎、峰阅、丁卯、阿末、紫丞、海炎、涵康、云飏、孟天、零一、六仙、大知、井凡、隆君、太奇、晨炫、既望、宝升、都灵、鬼厉、归钟、梓撤、昊苍、水村、惜冰、惜陌、元乾等同仁在工作上的支持和帮助。
　　耿嘉安　于北京

《高性能计算原理与实践：集群架构、并行算法与性能调优》 内容简介： 在当今数据爆炸的时代，单机计算能力早已无法满足海量数据的处理需求。高性能计算（High-Performance Computing, HPC）应运而生，成为科学研究、工程模拟、大数据分析等众多领域不可或缺的关键技术。本书《高性能计算原理与实践：集群架构、并行算法与性能调优》深入剖析了高性能计算的核心原理，并结合实际应用场景，从集群架构的构建、并行算法的设计与实现，到系统性能的全面调优，为读者提供了一套系统而详尽的学习路线。 本书并非对特定框架的源码进行解析，而是聚焦于高性能计算底层所蕴含的通用理论与实践经验，旨在培养读者独立分析和解决复杂计算问题的能力。我们将从最基础的并行计算概念讲起，逐步深入到分布式系统的设计哲学，再到具体应用中的性能瓶颈识别与优化策略。 第一部分：高性能计算基础与架构 在第一部分，我们将为读者打下坚实的高性能计算理论基础。 并行计算的基本概念： 首先，我们会清晰地定义并行计算、并发计算、分布式计算等关键术语，阐明它们之间的联系与区别。接着，深入探讨并行性的不同粒度，包括指令级并行、线程级并行、进程级并行以及任务级并行，并介绍衡量并行程序性能的关键指标，如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）和扩展性（Scalability）。我们将引导读者理解阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law），认识到并行化并非万能，存在固有的理论上限，以及如何在不同规模的计算任务中分析其并行潜力。 集群计算架构： 接着，我们将详细介绍构建高性能计算集群所需的关键组件和设计原则。 节点（Node）的构成： 深入分析现代计算节点的硬件构成，包括CPU（指令集架构、多核设计、缓存层次）、内存（DDR类型、带宽、延迟）、存储（SSD、HDD、NVMe，I/O性能指标）以及高速网络接口卡（NIC）等。我们会讨论不同硬件组合对计算性能的影响，以及如何根据应用需求选择合适的节点配置。 互连网络（Interconnect）： 集群的性能很大程度上取决于节点间的通信速度。我们将详细介绍主流的高性能互连网络技术，如InfiniBand（EDR, HDR, NDR）、Ethernet（RoCE, iWARP）、Omni-Path等，分析它们的拓扑结构（如Fat-Tree, Torus, Mesh）、带宽、延迟、消息传输模式（如Unicast, Multicast）以及拥塞控制机制。读者将理解为何高效的互连网络对于分布式计算至关重要，并学会评估不同网络技术的优劣。 存储系统： 分布式存储系统是HPC的重要组成部分。我们将探讨并行文件系统（Parallel File System, PFS）的设计理念，如Lustre, GPFS/Spectrum Scale。分析其分布式元数据管理、数据分块（Striping）、缓存机制以及I/O性能的衡量标准。读者将了解如何构建能够支撑大规模并行读写的存储解决方案，避免I/O成为性能瓶颈。 集群管理与调度： 介绍高性能计算集群的管理工具和作业调度系统（Job Scheduler）。我们将深入讲解如Slurm, PBS Pro, LSF等主流调度器的原理，包括资源分配策略、作业排队机制、优先级管理、节点预留与动态伸缩等。理解调度器如何高效地管理计算资源，确保任务的公平、高效执行。 第二部分：并行算法与编程模型 理解了底层架构，接下来我们将聚焦于如何设计和实现能够充分利用这些硬件资源的并行算法。 并行算法设计原则： 本部分将介绍设计高效并行算法的关键原则，包括任务分解（Task Decomposition）、数据划分（Data Partitioning）、负载均衡（Load Balancing）、通信开销最小化以及同步与协调。我们将分析不同类型的并行算法，如数据并行（Data Parallelism）和任务并行（Task Parallelism），并结合实例说明其适用场景。 数据并行： 详细阐述数据并行模型，如将大型数据集分割成小块，并在多个处理器上独立处理。我们将探讨常见的并行数据结构（如分布式数组、矩阵）及其操作。 任务并行： 介绍任务并行模型，即同时执行多个独立的任务。我们将讨论如何识别和提取任务间的并行性，以及任务调度在任务并行中的作用。 主流并行编程模型： 消息传递接口（MPI）： MPI是分布式内存系统中事实上的标准。我们将深入讲解MPI的基本概念，包括进程（Process）、通信域（Communicator）、点对点通信（Point-to-Point Communication，如`MPI_Send`/`MPI_Recv`）、集合通信（Collective Communication，如`MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Allreduce`）以及拓扑（Topology）。通过实际的C/C++代码示例，演示如何使用MPI编写并行程序，并分析不同通信模式的性能特点。 共享内存并行编程（OpenMP）： 对于共享内存多核系统，OpenMP提供了便捷的并行化方式。我们将介绍OpenMP的指令（Pragmas）、并行区域（Parallel Regions）、任务（Tasks）、同步机制（如Locks, Barriers）以及数据共享与私有化（Data Sharing and Private Variables）。通过OpenMP，读者可以轻松地将串行代码转化为并行代码，加速多核处理器上的计算。 异构计算与GPU编程（CUDA/OpenCL简介）： 随着GPU计算能力的飞速发展，异构计算成为HPC的重要方向。本书将简要介绍GPU编程模型，如NVIDIA的CUDA和跨平台的OpenCL。重点讲解GPU的内存模型（Global, Shared, Local Memory）、线程层次（Grid, Block, Thread）以及核心编程范式，帮助读者理解如何利用GPU加速计算密集型任务。我们不会深入到具体的CUDA/OpenCL源码细节，而是侧重于其背后的计算模型和并行策略。 第三部分：性能分析与调优 理论与实践相结合，第三部分将专注于如何识别和解决高性能计算应用中的性能瓶颈，实现系统的极致优化。 性能分析工具与技术： 性能计数器（Performance Counters）： 介绍CPU、GPU、网络接口等硬件提供的性能计数器，以及如何利用它们收集硬件事件信息，例如缓存命中率、分支预测失败次数、指令执行周期、网络带宽利用率等。 性能分析器（Profilers）： 详细讲解常用的性能分析工具，如`perf` (Linux系统工具), Intel VTune Amplifier, NVIDIA Nsight Systems, TAU Profiler等。我们将演示如何使用这些工具来检测CPU、内存、I/O和通信瓶颈，以及识别热点代码段。 应用层性能监控： 探讨如何通过日志、自定义指标等方式，在应用程序层面监控其运行状态和性能表现，辅助定位问题。 性能调优策略： 算法优化： 基于性能分析结果，指导读者如何对算法进行改进，例如选择更高效的并行策略，减少不必要的计算，优化数据访问模式。 通信优化： 针对MPI程序，我们将深入探讨通信模式的选择（如直接通信与集合通信的权衡）、数据打包（Data Packing）以减少消息传递开销、通信与计算重叠（Overlap Communication and Computation）等技术。 内存访问优化： 讲解如何通过改善数据局部性（Data Locality）、使用缓存（Cache）等技术，提高内存访问效率，减少缓存颠簸（Cache Thrashing）。 I/O优化： 介绍并行I/O的优化技巧，如批量读写（Buffered I/O）、数据压缩、优化文件访问模式等，以减轻存储系统的压力。 系统参数调优： 探讨操作系统层面和集群层面的关键参数调优，例如网络参数（TCP/IP栈设置）、文件系统挂载选项、调度器配置等，以适配特定应用的工作负载。 可伸缩性分析与调优： 针对大规模并行应用，我们将指导读者如何分析程序的扩展性，识别导致扩展性下降的瓶颈，并采取相应的调优措施，使其能够有效地扩展到更多的计算节点。 目标读者： 本书适合对高性能计算感兴趣的科研人员、工程师、研究生以及对分布式系统和并行计算有深入学习需求的开发者。尤其适合那些需要处理大规模数据集、进行复杂科学计算、构建和优化高性能计算系统的读者。 本书特色： 理论与实践并重： 既有深入的理论讲解，又有丰富的实践指导，帮助读者构建完整的知识体系。 通用性强： 聚焦于HPC的核心原理和通用技术，不依赖于特定第三方开源框架的细节，使知识更具持久性。 系统性强： 从底层架构到上层应用，从算法设计到性能调优，提供一个全面的HPC学习路径。 案例驱动： 通过模拟实际应用场景，引导读者理解概念，掌握技巧。 通过阅读《高性能计算原理与实践：集群架构、并行算法与性能调优》，读者将能够深刻理解高性能计算的内在机制，掌握设计、实现和优化高效并行程序的关键技能，为应对未来更加复杂的计算挑战做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

对于我而言，一本优秀的技术书籍，其价值还在于它能够提供一种“思考方式”。这本书在这方面做得非常到位。作者在讲解Spark的各个模块时，不仅仅是罗列API和功能，而是深入探讨了Spark的设计哲学和核心思想。例如，在讲解Spark的弹性分布式数据集（RDD）时，作者详细分析了RDD的不可变性、惰性计算、容错等特性，以及这些特性是如何支撑Spark强大的性能和可靠性的。这让我明白了为什么Spark要采用这样的设计，以及在实际应用中如何更好地利用这些特性。我发现，通过理解这些“为什么”，我不仅能够更好地使用Spark，还能更灵活地应对不断变化的业务需求，甚至能够预测和解决潜在的性能瓶颈。书中对Spark的演进历程和未来发展趋势的探讨，也让我受益匪浅，它让我看到了Spark在技术浪潮中的地位和价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配烫金的“深入理解Spark”几个字，立刻就营造出一种专业、严谨的学术氛围。我一直对大数据处理技术非常感兴趣，特别是Spark，因为它在实时计算、机器学习等领域都展现出了强大的潜力。拿到这本书，我首先就被它厚重的分量和精美的纸张所打动，感觉这是一本真正值得细细品读的“硬核”读物。包装也非常仔细，确保了书籍在运输过程中不会受到任何损伤。我迫不及待地翻开了第一页，作者的序言简明扼要地阐述了Spark的出现背景和重要性，并勾勒出了本书的宏大蓝图，让人对即将开始的探索之旅充满了期待。书中的排版清晰，字体大小适中，阅读起来非常舒适，这一点对于长时间阅读的读者来说至关重要。我尤其喜欢书中对一些核心概念的图示讲解，它们能够帮助我更直观地理解复杂的原理，减少理解的障碍。总的来说，这本书在外观和初步的阅读体验上，就已经给了我极高的满意度，让我有信心它能够满足我对深入理解Spark的渴望。

评分☆☆☆☆☆

在学习Spark的过程中，我曾经遇到过许多令人困惑的技术细节，比如Shuffle机制的内部原理，以及RDD与DataFrame/Dataset之间的转换逻辑。这些问题在其他一些浅显的教程中往往被一带而过，但这本书却给了我一个清晰的答案。作者在讲解这些底层机制时，并没有回避复杂性，而是循序渐进地剖析，将Spark底层的计算模型、内存管理、容错机制等一一展现在读者面前。我印象最深刻的是关于Spark的DAG（有向无环图）调度器，书中对其的讲解非常透彻，从任务的生成、调度策略到执行过程，都做了详尽的分析。我反复阅读了这部分内容，并结合书中提供的图示，终于打通了之前一直不清晰的脉络。这种“深挖”式的讲解，对于想要真正掌握Spark，而不是仅仅停留在API调用的开发者来说，是必不可少的。它帮助我建立起了一个完整的Spark知识体系，让我能够更自信地解决实际开发中遇到的各种问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的技术开发者，我一直在寻找一本能够真正带领我“洞察本质”的技术书籍。很多时候，我们只是停留在API的调用层面，而对于其背后的实现原理知之甚少。这本书正好填补了我的这一需求。它并没有仅仅停留在“怎么用”的层面，而是深入到Spark的源码层面，对关键组件的实现细节进行了深入剖析。我特别关注了书中对Spark SQL、Spark Streaming等模块的源码分析，这些分析让我对Spark的内部运作有了更清晰的认识。通过阅读源码，我能够理解Spark是如何进行SQL解析、优化执行计划、以及如何管理流式数据的，这些都是在API层面无法获得的宝贵信息。这种“由内而外”的学习方式，不仅提升了我对Spark的理解深度，也极大地增强了我 Debug 和性能调优的能力。这本书让我感到，自己不再是被动地使用Spark，而是能够主动地去驾驭它。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习技术最有效的方式之一就是“动手实践”，而一本好的技术书籍，则应该能够引导读者一步步走向实践。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅停留在理论的讲解，而是通过大量的代码示例和实际案例，将抽象的概念落地。我尤其欣赏的是，书中很多代码片段都经过了精心设计，既能清晰地展示某个特定功能或机制，又足够精炼，不会让初学者感到 overwhelming。当我跟随书中的指引，在自己的环境中搭建Spark集群，并运行第一个Word Count程序时，那种成就感是无与伦比的。书中对配置的讲解也十分细致，从最基础的环境搭建，到后续的性能调优，都提供了详实的指导。这对于我这样想要将Spark技术应用到实际工作中的读者来说，是极其宝贵的。我尝试着修改书中的代码，加入自己的想法，观察Spark的运行结果，每一次的尝试都加深了我对Spark运行机制的理解。这种“学以致用”的学习过程，让我觉得这本书的价值远超其价格。

评分☆☆☆☆☆

书写的还行，代码偏多

评分☆☆☆☆☆

书不错，很容易读懂，希望有实际效果吧

评分☆☆☆☆☆

不错的书，值得一读

评分☆☆☆☆☆

(～o～)这本书得配合代码好好看看，确实会很有帮助

评分☆☆☆☆☆

一直信赖京东，买东西不用比较，看中直接下单

评分☆☆☆☆☆

写过 spark，很希望能找本教材帮助自己阅读spark源码，希望这本书能帮助到我

评分☆☆☆☆☆

学习spark的经典书籍，内容丰富。

评分☆☆☆☆☆

公司统一买的书，公司统一买的书，公司统一买的书，公司统一买的书。公司统一买的书，公司统一买的书，公司统一买的书，公司统一买的书。

评分☆☆☆☆☆

图书质量好，适合入门人员学习。。。。