近年来,以Apache Spark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以Apache Spark框架为核心,总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用,以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章,主要包含四部分内容。第一部分 大数据处理框架的基础知识(第1~2章):介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模型、相关的研究工作,并以一个典型的Spark应用为例概述Spark应用的执行流程。第二部分 Spark大数据处理框架的核心理论(第3~4章):介绍Spark框架将应用程序转化为逻辑处理流程,进而转化为可并行执行的物理执行计划的一般过程及方法。第三部分 典型的Spark应用(第5章):介绍迭代型的Spark机器学习应用和图计算应用。第四部分 大数据处理框架性能和可靠性保障机制(第6~9章):介绍Spark框架的Shuffle机制、数据缓存机制、错误容忍机制、内存管理机制等。
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