Spark技术内幕：深入解析Spark内核架构设计与实现原理

Spark是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的新成员。它不仅为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，而且以高效的方式处理分布式数据集。它支持实时处理、流处理和批处理，提供了统一的解决方案，因此极具竞争力。本书以源码为基础，深入分析Spark内核的设计理念和架构实现，系统讲解各个核心模块的实现，为性能调优、二次开发和系统运维提供理论支持，为更好地使用Spark Streaming、MLlib、Spark SQL和GraphX等奠定基础。

这是一本深入解析Spark内核架构设计与实现原理的专业书籍。该书以源码为基础，详细讲解了Spark的技术优势、影响力、任务调度模块、运行模式、Task的执行与结果处理、Executor模块的任务分配与执行机制、Shuffle模块概述、Shuffle Pluggable框架以及性能调优等方面的内容。 书中首先介绍了Spark的技术优势和影响力，包括其快速查询、内存计算、大规模数据处理以及丰富的组件等方面。接着，该书深入讲解了RDD的基本概念和特性，包括分布式数据集的抽象、容错性、位置感知性调度和可伸缩性等方面。此外，该书还详细介绍了Spark任务调度模块概述，包括DAGScheduler和TaskScheduler两个核心组件，以及它们如何将用户提交的计算任务划分为不同的阶段，并将这些阶段的任务提交到集群进行计算。 在介绍Executor模块的任务分配与执行机制时，该书详细讲解了Spark中Executor模块如何将计算任务分配给Executor资源，并在这些资源上执行任务，最后将计算结果回传到Driver。在介绍Shuffle模块概述时，该书深入讲解了Spark中Shuffle模块