更新时间：2019-01-01 01:29:39
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前言
准备篇
第1章 环境准备
1.1 运行环境准备
1.2 Spark初体验
1.3 阅读环境准备
1.4 Spark源码编译与调试
1.5 小结
第2章 Spark设计理念与基本架构
2.1 初识Spark
2.2 Spark基础知识
2.3 Spark基本设计思想
2.4 Spark基本架构
2.5 小结
核心设计篇
第3章 SparkContext的初始化
3.1 SparkContext概述
3.2 创建执行环境SparkEnv
3.3 创建metadataCleaner
3.4 SparkUI详解
3.5 Hadoop相关配置及Executor环境变量
3.6 创建任务调度器TaskScheduler
3.7 创建和启动DAGScheduler
3.8 TaskScheduler的启动
3.9 启动测量系统MetricsSystem
3.10 创建和启动ExecutorAllocationManager
3.11 ContextCleaner的创建与启动
3.12 Spark环境更新
3.13 创建DAGSchedulerSource和BlockManagerSource
3.14 将SparkContext标记为激活
3.15 小结
第4章 存储体系
4.1 存储体系概述
4.2 shuffle服务与客户端
4.3 BlockManagerMaster对BlockManager的管理
4.4 磁盘块管理器DiskBlockManager
4.5 磁盘存储DiskStore
4.6 内存存储MemoryStore
4.7 Tachyon存储TachyonStore
4.8 块管理器BlockManager
4.9 metadataCleaner和broadcastCleaner
4.10 缓存管理器CacheManager
4.11 压缩算法
4.12 磁盘写入实现DiskBlockObjectWriter
4.13 块索引shuffle管理器IndexShuffleBlockManager
4.14 shuffle内存管理器ShuffleMemoryManager
4.15 小结
第5章 任务提交与执行
5.1 任务概述
5.2 广播Hadoop的配置信息
5.3 RDD转换及DAG构建
5.4 任务提交
5.5 执行任务
5.6 任务执行后续处理
5.7 小结
第6章 计算引擎
6.1 迭代计算
6.2 什么是shuffle
6.3 map端计算结果缓存处理
6.4 map端计算结果持久化
6.5 reduce端读取中间计算结果
6.6 reduce端计算
6.7 map端与reduce端组合分析
6.8 小结
第7章 部署模式
7.1 local部署模式
7.2 local-cluster部署模式
7.3 Standalone部署模式
7.4 容错机制
7.5 其他部署方案
7.6 小结
扩展篇
第8章 Spark SQL
8.1 Spark SQL总体设计
8.2 字典表Catalog
8.3 Tree和TreeNode
8.4 词法解析器Parser的设计与实现
8.5 Rule和RuleExecutor
8.6 Analyzer与Optimizer的设计与实现
8.7 生成物理执行计划
8.8 执行物理执行计划
8.9 Hive
8.10 应用举例：JavaSparkSQL
8.11 小结
第9章 流式计算
9.1 Spark Streaming总体设计
9.2 StreamingContext初始化
9.3 输入流接收器规范Receiver
9.4 数据流抽象DStream
9.5 流式计算执行过程分析
9.6 窗口操作
9.7 应用举例
9.8 小结
第10章 图计算
10.1 Spark GraphX总体设计
10.2 图操作
10.3 Pregel API
10.4 Graph的构建
