spark源碼pdf
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簡介：這是一本根據應用場景講解如何通過Spark進行大數據分析與應用構建的著作，以實戰為導向。作者結合典型應用場景，抽象出通用與簡化後的模型，以便於讀者能舉一反三，直接應用。
本書首先從技術層面講解了Spark的機制、生態系統與開發相關的內容；然後從應用角度講解了日誌分析、推薦系統、情感分析、協同過濾、搜索引擎、社交網路分析、新聞數據分析等多個常見的大數據場景下的數據分析。在每個場景中，首先是對場景進行抽象與概括，然後將Spark融入其中構建數據分析演算法與應用，最後結合其他開源系統或工具構建更為豐富的數據分析流水線。
㈡ 想研讀下spark的源碼，怎麼搭閱讀和調試的環境
（1）准備工作
1） 安裝JDK 6或者JDK 7
2） 安裝scala 2.10.x (注意版本)
3） 將下載的Intellij IDEA解壓後，安裝scala插件，流程如下：
依次選擇「Configure」–> 「Plugins」–> 「Browse repositories」，輸入scala，然後安裝即可
（2）搭建Spark源碼閱讀環境（需要聯網）
第一種方法是直接依次選擇「import project」–> 選擇spark所在目錄 –> 「SBT」，之後intellij會自動識別SBT文件，並下載依賴的外部jar包，整個流程用時非常長，取決於機器的網路環境（不建議在windows下操作，可能遇到各種問題），一般需花費幾十分鍾到幾個小時。注意，下載過程會用到git，因此應該事先安裝了git。
第二種方法是首先在linux操作系統上生成intellij項目文件，然後在intellij IDEA中直接通過「Open Project」打開項目即可。在linux上生成intellij項目文件的方法（需要安裝git，不需要安裝scala，sbt會自動下載）是：在spark源代碼根目錄下，輸入sbt/sbt gen-idea
註：如果你在windows下閱讀源代碼，建議先在linux下生成項目文件，然後導入到windows中的intellij IDEA中。
（3）搭建Spark開發環境
在intellij IDEA中創建scala project，並依次選擇「File」–> 「project structure」 –> 「Libraries」，選擇「+」，將spark-hadoop 對應的包導入，比如導入spark-assembly_2.10-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar（只需導入該jar包，其他不需要），如果IDE沒有識別scala 庫，則需要以同樣方式將scala庫導入。之後開發scala程序即可：
編寫完scala程序後，可以直接在intellij中，以local模式運行，方法如下：
點擊「Run」–> 「Run Configurations」，在彈出的框中對應欄中填寫「local」，表示將該參數傳遞給main函數，如下圖所示，之後點擊「Run」–> 「Run」運行程序即可。
如果想把程序打成jar包，通過命令行的形式運行在spark 集群中，可以按照以下步驟操作：
依次選擇「File」–> 「Project Structure」 –> 「Artifact」，選擇「+」–> 「Jar」 –> 「From Moles with dependencies」，選擇main函數，並在彈出框中選擇輸出jar位置，並選擇「OK」。
最後依次選擇「Build」–> 「Build Artifact」編譯生成jar包。
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簡介：Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學伯克利分校的AMP實驗室)所開源的類Hadoop MapRece的通用並行框架，從高層次上來看，每一個Spark應用都包含一個驅動程序，用於執行用戶的main函數以及在集群上運行各種並行操作
㈣ 大家對spark的源碼了解多少，sparkshuffle，調度，sparkstreaming的源碼
流（Streaming），在大數據時代為數據流處理，就像水流一樣，是數據流；既然是數據流處理，就會想到數據的流入、數據的加工、數據的流出。
日常工作、生活中數據來源很多不同的地方。例如：工業時代的汽車製造、監控設備、工業設備會產生很多源數據；信息時代的電商網站、日誌伺服器、社交網路、金融交易系統、黑客攻擊、垃圾郵件、交通監控等；通信時代的手機、平板、智能設備、物聯網等會產生很多實時數據，數據流無處不在。
在大數據時代SparkStreaming能做什麼？
平時用戶都有網上購物的經歷，用戶在網站上進行的各種操作通過Spark Streaming流處理技術可以被監控，用戶的購買愛好、關注度、交易等可以進行行為分析。在金融領域，通過Spark Streaming流處理技術可以對交易量很大的賬號進行監控，防止罪犯洗錢、財產轉移、防欺詐等。在網路安全性方面，黑客攻擊時有發生，通過Spark Streaming流處理技術可以將某類可疑IP進行監控並結合機器學習訓練模型匹配出當前請求是否屬於黑客攻擊。其他方面，如：垃圾郵件監控過濾、交通監控、網路監控、工業設備監控的背後都是Spark Streaming發揮強大流處理的地方。
大數據時代，數據價值一般怎麼定義？
所有沒經過流處理的數據都是無效數據或沒有價值的數據；數據產生之後立即處理產生的價值是最大的，數據放置越久或越滯後其使用價值越低。以前絕大多數電商網站盈利走的是網路流量（即用戶的訪問量），如今，電商網站不僅僅需要關注流量、交易量，更重要的是要通過數據流技術讓電商網站的各種數據流動起來，通過實時流動的數據及時分析、挖掘出各種有價值的數據；比如：對不同交易量的用戶指定用戶畫像，從而提供不同服務質量；准對用戶訪問電商網站板塊愛好及時推薦相關的信息。
SparkStreaming VSHadoopMR：
Spark Streaming是一個准實時流處理框架，而Hadoop MR是一個離線、批處理框架；很顯然，在數據的價值性角度，Spark Streaming完勝於Hadoop MR。
SparkStreaming VS Storm：
Spark Streaming是一個准實時流處理框架，處理響應時間一般以分鍾為單位，也就是說處理實時數據的延遲時間是秒級別的；Storm是一個實時流處理框架，處理響應是毫秒級的。所以在流框架選型方面要看具體業務場景。需要澄清的是現在很多人認為Spark Streaming流處理運行不穩定、數據丟失、事務性支持不好等等，那是因為很多人不會駕馭Spark Streaming及Spark本身。在Spark Streaming流處理的延遲時間方面，Spark定製版本，會將Spark Streaming的延遲從秒級別推進到100毫秒之內甚至更少。
SparkStreaming優點：
1、提供了豐富的API，企業中能快速實現各種復雜的業務邏輯。
2、流入Spark Streaming的數據流通過和機器學習演算法結合，完成機器模擬和圖計算。
3、Spark Streaming基於Spark優秀的血統。
SparkStreaming能不能像Storm一樣，一條一條處理數據？
Storm處理數據的方式是以條為單位來一條一條處理的，而Spark Streaming基於單位時間處理數據的，SparkStreaming能不能像Storm一樣呢？答案是：可以的。
業界一般的做法是Spark Streaming和Kafka搭檔即可達到這種效果,入下圖：
總結：
使用Spark Streaming可以處理各種數據來源類型，如：資料庫、HDFS，伺服器log日誌、網路流，其強大超越了你想像不到的場景，只是很多時候大家不會用，其真正原因是對Spark、spark streaming本身不了解。
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簡介：《Spark機器學習》每章都設計了案例研究，以機器學習演算法為主線，結合實例探討了Spark 的實際應用。書中沒有讓人抓狂的數據公式，而是從准備和正確認識數據開始講起，全面涵蓋了推薦系統、回歸、聚類、降維等經典的機器學習演算法及其實際應用。
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簡介：本書對Spark源代碼進行了全面而深入的分析，旨在為Spark的優化、定製和擴展提供原理性的指導。阿里巴巴集團專家鼎力推薦，阿里巴巴資深java開發和大數據專家撰寫，Spark以其先進的設計理念，迅速成為社區的熱門項目
㈦ 怎麼用Eclipse搭建Spark源碼閱讀環境
第一部分、軟體安裝
1、 安裝JDK （版本為1.7.0_11）
2、 安裝Scala （版本為2.11.2）
3、 安裝ScalaIDE（版本為3.0.4）
第二部分：加壓縮官網下載的源代碼包或者找到通過Git抽取的Spark源文件：
我用的是spark-1.1.1版本（最新版本），由於idea 13已經原生支持sbt，所以無須為idea安裝sbt插件。
源碼下載(用git工具)：
# Masterdevelopment branch
gitclone git://github.com/apache/spark.git
# 1.1 maintenancebranch with stability fixes on top of Spark 1.1.1
gitclone git://github.com/apache/spark.git -b branch-1.1
源碼更新（用git工具同步跟新源碼）：
gitclone https://github.com/apache/spark.git
第三部分：通過sbt工具，構建Scala的Eclipse工程，詳細步驟如下所示
1、通過cmd命令進入DOS界面，之後通過cd命令進入源代碼項目中，我下載的Spark.1.1.1版本的源代碼放在（E:\Spark計算框架的研究\spark_1_1_1_eclipse）文件夾中，之後運行sbt命令，如下所示：
2、運行sbt命令之後，解析編譯相關的jar包，並出現sbt命令界面窗口，出現的效果圖如下所示，之後運行eclipse命令，sbt對這個工程進行編譯，構建Eclipse項目，效果圖如下所示：
4、 打開ScalaIDE工具，File à Import à Existing Projects into Workspace à
Next à
選擇剛好用sbt工具編譯好的Eclipse工程（E:\Spark計算框架的研究\spark_1_1_1_eclipse），如下圖所示。
5、 通過上面的操作，就可以將通過sbt工具編譯生成的Eclipse項目導入到EclipseIDE開發環境中，效果圖如下所示：
錯誤提示如下所示：我導入的包為，如下文件夾中所示。
（E:\Spark計算框架的研究\spark_1_1_1_eclipse\lib_managed\bundles）
Description Resource Path Location Type
akka-remote_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar is cross-compiled
with an incompatible version of Scala (2.10).
In case of errorneous report, this check can be disabled
in the compiler preference page.
spark-core Unknown Scala Classpath Problem
Description Resource Path Location Type
akka-slf4j_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar is cross-compiled with
an incompatible version of Scala (2.10). In case of errorneous report,
this check can be disabled in the compiler preference page.
spark-core Unknown Scala Classpath Problem
Description Resource Path Location Type
akka-testkit_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar is cross-compiled
with an incompatible version of Scala (2.10).
In case of errorneous report, this check can be disabled in the compiler preference page.
spark-core Unknown Scala Classpath Problem
Description Resource Path Location Type
akka-zeromq_2.10-2.2.3-shaded-protobuf.jar is cross-compiled
with an incompatible version of Scala (2.10).
In case of errorneous report, this check can be disabled in the compiler preference page.
spark-core Unknown Scala Classpath Problem
上面這些包兼容性問題還沒有解決，修改相應的jar包就可以解決。
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書名：深入理解SPARK
作者：耿嘉安
豆瓣評分：7.2
出版社：機械工業出版社
出版年份：2016-1-1
頁數：469
內容簡介：
《深入理解SPARK：核心思想與源碼分析》結合大量圖和示例，對Spark的架構、部署模式和工作模塊的設計理念、實現源碼與使用技巧進行了深入的剖析與解讀。
《深入理解SPARK：核心思想與源碼分析》一書對Spark1.2.0版本的源代碼進行了全面而深入的分析，旨在為Spark的優化、定製和擴展提供原理性的指導。阿里巴巴集團專家鼎力推薦、阿里巴巴資深Java開發和大數據專家撰寫。
本書分為三篇：
准備篇（第1～2章），介紹了Spark的環境搭建、設計理念與基本架構，幫助讀者了解一些背景知識。
核心設計篇（第3～7章），著重講解SparkContext的初始化、存儲體系、任務提交與執行、計算引擎及部署模式的原理和源碼分析。通過這部分的內容，讀者可以通過源碼剖析更加深入理解Spark的核心設計與實現，以便在實際使用中能夠快速解決線上問題並對性能進行調優。
擴展篇（第8～11章），主要講解基於Spark核心的各種擴展及應用，包括sql處理引擎、Hive處理、流式計算框架Spark Streaming、圖計算框架GraphX、機器學習庫MLlib等內容。通過閱讀這部分內容，讀者可以擴展實際項目中對Spark的應用場景，讓Spark煥發活力。
作者簡介：
耿嘉安，10年IT行業相關經驗。就職於阿里巴巴商家業務事業部，任資深Java工程師，專注於開源和大數據領域，目前與小夥伴們基於ODPS構建阿里的大數據商業解決方案——御膳房。在大量的工作實踐中，對J2EE、JVM、Tomcat、Spring、Hadoop、Spark、MySQL、Redis都有深入研究，尤其喜歡剖析開源項目的源碼實現。早期從事J2EE企業級應用開發，對Java相關技術有獨到見解。業余時間喜歡研究中國古代歷史，古詩詞，旅遊，足球等。
㈩ 如何對Spark 源碼修改後在Eclipse中使用
Eclipse 下開發調試環境的配置
該小節中使用的各項工具分別為：Windows 7+Eclipse Java EE 4.4.2+Scala 2.10.4+Sbt 0.13.8+Maven3.3.3，測試的 Spark 版本為 1.4.0。
1.配置 IDE：
選擇菜單項 Help->Install new software，添加站點 ，選擇安裝 Scala IDE for Eclipse 以及 Scala IDE Plugins。
對於標准版 Eclipse，還需要安裝單獨的 Maven 插件。
出於配置簡便考慮，也可以使用 Scala 官方提供的已將所有依賴打包好的 Scala IDE。
特別的，由於項目本身存在一些錯誤，請先暫時關閉 Project->Build Automatically 的功能以節省時間。
2.下載 Spark 源代碼：
創建空目錄，執行如下語句：git clone
除了使用 git 指令之外，也可以從 Spark 的 Github 頁面下載打包好的源代碼。
3.將源碼轉化為 Eclipse 項目：
進入源代碼根目錄，執行如下語句：sbt eclipse。Sbt 執行期間會下載 Spark 所需要的所有 jar 包，因此該步驟會花費很長的時間。其中有一些 jar 包需要使用網路代理等方法才能下載。
4.導入項目至 Eclipse：
選擇菜單項 File->Import，並選擇 General->Existing Projects into Workspace，項目的根路徑選擇源代碼的根路徑，導入所有項目（共有 25 個）。
5.修改 Scala 版本：
進入 Preference->Scala->Installations，添加機器上安裝的 Scala 2.10.4（選擇 lib 目錄）。由於該版本 Spark（1.4.0）是在 Scala 2.10.4 的環境下編寫的，需要在 Eclipse 中修改項目使用的 Scala 版本。方法為：全選項目，右鍵選擇 Scala->Set the Scala Installation 並選擇相應的 Scala 版本。
6.為 old-deps 項目添加 Scala Library：
右鍵選擇 old-deps 項目，選擇 Scala->Add Scala Library to Build Path。
7.Maven install 以生成 spark-streaming-flume-sink 所需要的類：
首先將源代碼根目錄中的 scalastyle-config.xml 文件復制到 spark-streaming-flume-sink 項目根目錄中，而後在 Eclipse 中打開該項目，右鍵選擇 pom.xml 文件，選擇 Run as->Maven install。
8.修改 spark-sql 與 spark-hive 的包錯誤：
由於源代碼的包設置有錯誤，為此需要將類文件移至正確的包中
對於 spark-sql 項目，分別選擇 src/test/java 中的 test.org.apache.spark.sql 以及 test.org.apache.spark.sql.sources 包中的所有類，右鍵選擇 Refactor->Move，移動至 org.apache.spark.sql 以及 org.apache.spark.sql.sources 包。
對於 spark-hive 項目，分別選擇 src/test/java 中的 test.org.apache.spark.sql.hive 以及 test.org.apache.spark.sql.hive.execution 包中的所有類，移動至 org.apache.spark.sql.hive 以及 org.apache.spark.sql.hive.execution 包。
9.編譯所有項目：
打開 Project->Build Automatically 功能，等待所有項目編譯成功。
10.檢查是否安裝成功：
將 core 項目中的 src->main->resources->org 文件夾拷貝到 examples 項目中的 target->scala-2.10->classes 中。而後執行 examples 項目中的 org.apache.spark.examples.SparkPi 程序，並設置其 jvm 參數為-Dspark.master=local