spark源码pdf
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简介：这是一本根据应用场景讲解如何通过Spark进行大数据分析与应用构建的着作，以实战为导向。作者结合典型应用场景，抽象出通用与简化后的模型，以便于读者能举一反三，直接应用。
本书首先从技术层面讲解了Spark的机制、生态系统与开发相关的内容；然后从应用角度讲解了日志分析、推荐系统、情感分析、协同过滤、搜索引擎、社交网络分析、新闻数据分析等多个常见的大数据场景下的数据分析。在每个场景中，首先是对场景进行抽象与概括，然后将Spark融入其中构建数据分析算法与应用，最后结合其他开源系统或工具构建更为丰富的数据分析流水线。
㈡ 想研读下spark的源码，怎么搭阅读和调试的环境
（1）准备工作
1） 安装JDK 6或者JDK 7
2） 安装scala 2.10.x (注意版本)
3） 将下载的Intellij IDEA解压后，安装scala插件，流程如下：
依次选择“Configure”–> “Plugins”–> “Browse repositories”，输入scala，然后安装即可
（2）搭建Spark源码阅读环境（需要联网）
第一种方法是直接依次选择“import project”–> 选择spark所在目录 –> “SBT”，之后intellij会自动识别SBT文件，并下载依赖的外部jar包，整个流程用时非常长，取决于机器的网络环境（不建议在windows下操作，可能遇到各种问题），一般需花费几十分钟到几个小时。注意，下载过程会用到git，因此应该事先安装了git。
第二种方法是首先在linux操作系统上生成intellij项目文件，然后在intellij IDEA中直接通过“Open Project”打开项目即可。在linux上生成intellij项目文件的方法（需要安装git，不需要安装scala，sbt会自动下载）是：在spark源代码根目录下，输入sbt/sbt gen-idea
注：如果你在windows下阅读源代码，建议先在linux下生成项目文件，然后导入到windows中的intellij IDEA中。
（3）搭建Spark开发环境
在intellij IDEA中创建scala project，并依次选择“File”–> “project structure” –> “Libraries”，选择“+”，将spark-hadoop 对应的包导入，比如导入spark-assembly_2.10-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar（只需导入该jar包，其他不需要），如果IDE没有识别scala 库，则需要以同样方式将scala库导入。之后开发scala程序即可：
编写完scala程序后，可以直接在intellij中，以local模式运行，方法如下：
点击“Run”–> “Run Configurations”，在弹出的框中对应栏中填写“local”，表示将该参数传递给main函数，如下图所示，之后点击“Run”–> “Run”运行程序即可。
如果想把程序打成jar包，通过命令行的形式运行在spark 集群中，可以按照以下步骤操作：
依次选择“File”–> “Project Structure” –> “Artifact”，选择“+”–> “Jar” –> “From Moles with dependencies”，选择main函数，并在弹出框中选择输出jar位置，并选择“OK”。
最后依次选择“Build”–> “Build Artifact”编译生成jar包。
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简介：Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapRece的通用并行框架，从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群上运行各种并行操作
㈣ 大家对spark的源码了解多少，sparkshuffle，调度，sparkstreaming的源码
流（Streaming），在大数据时代为数据流处理，就像水流一样，是数据流；既然是数据流处理，就会想到数据的流入、数据的加工、数据的流出。
日常工作、生活中数据来源很多不同的地方。例如：工业时代的汽车制造、监控设备、工业设备会产生很多源数据；信息时代的电商网站、日志服务器、社交网络、金融交易系统、黑客攻击、垃圾邮件、交通监控等；通信时代的手机、平板、智能设备、物联网等会产生很多实时数据，数据流无处不在。
在大数据时代SparkStreaming能做什么？
平时用户都有网上购物的经历，用户在网站上进行的各种操作通过Spark Streaming流处理技术可以被监控，用户的购买爱好、关注度、交易等可以进行行为分析。在金融领域，通过Spark Streaming流处理技术可以对交易量很大的账号进行监控，防止罪犯洗钱、财产转移、防欺诈等。在网络安全性方面，黑客攻击时有发生，通过Spark Streaming流处理技术可以将某类可疑IP进行监控并结合机器学习训练模型匹配出当前请求是否属于黑客攻击。其他方面，如：垃圾邮件监控过滤、交通监控、网络监控、工业设备监控的背后都是Spark Streaming发挥强大流处理的地方。
大数据时代，数据价值一般怎么定义？
所有没经过流处理的数据都是无效数据或没有价值的数据；数据产生之后立即处理产生的价值是最大的，数据放置越久或越滞后其使用价值越低。以前绝大多数电商网站盈利走的是网络流量（即用户的访问量），如今，电商网站不仅仅需要关注流量、交易量，更重要的是要通过数据流技术让电商网站的各种数据流动起来，通过实时流动的数据及时分析、挖掘出各种有价值的数据；比如：对不同交易量的用户指定用户画像，从而提供不同服务质量；准对用户访问电商网站板块爱好及时推荐相关的信息。
SparkStreaming VSHadoopMR：
Spark Streaming是一个准实时流处理框架，而Hadoop MR是一个离线、批处理框架；很显然，在数据的价值性角度，Spark Streaming完胜于Hadoop MR。
SparkStreaming VS Storm：
Spark Streaming是一个准实时流处理框架，处理响应时间一般以分钟为单位，也就是说处理实时数据的延迟时间是秒级别的；Storm是一个实时流处理框架，处理响应是毫秒级的。所以在流框架选型方面要看具体业务场景。需要澄清的是现在很多人认为Spark Streaming流处理运行不稳定、数据丢失、事务性支持不好等等，那是因为很多人不会驾驭Spark Streaming及Spark本身。在Spark Streaming流处理的延迟时间方面，Spark定制版本，会将Spark Streaming的延迟从秒级别推进到100毫秒之内甚至更少。
SparkStreaming优点：
1、提供了丰富的API，企业中能快速实现各种复杂的业务逻辑。
2、流入Spark Streaming的数据流通过和机器学习算法结合，完成机器模拟和图计算。
3、Spark Streaming基于Spark优秀的血统。
SparkStreaming能不能像Storm一样，一条一条处理数据？
Storm处理数据的方式是以条为单位来一条一条处理的，而Spark Streaming基于单位时间处理数据的，SparkStreaming能不能像Storm一样呢？答案是：可以的。
业界一般的做法是Spark Streaming和Kafka搭档即可达到这种效果,入下图：
总结：
使用Spark Streaming可以处理各种数据来源类型，如：数据库、HDFS，服务器log日志、网络流，其强大超越了你想象不到的场景，只是很多时候大家不会用，其真正原因是对Spark、spark streaming本身不了解。
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简介：《Spark机器学习》每章都设计了案例研究，以机器学习算法为主线，结合实例探讨了Spark 的实际应用。书中没有让人抓狂的数据公式，而是从准备和正确认识数据开始讲起，全面涵盖了推荐系统、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实际应用。
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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，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目
㈦ 怎么用Eclipse搭建Spark源码阅读环境
第一部分、软件安装
1、 安装JDK （版本为1.7.0_11）
2、 安装Scala （版本为2.11.2）
3、 安装ScalaIDE（版本为3.0.4）
第二部分：加压缩官网下载的源代码包或者找到通过Git抽取的Spark源文件：
我用的是spark-1.1.1版本（最新版本），由于idea 13已经原生支持sbt，所以无须为idea安装sbt插件。
源码下载(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
源码更新（用git工具同步跟新源码）：
gitclone https://github.com/apache/spark.git
第三部分：通过sbt工具，构建Scala的Eclipse工程，详细步骤如下所示
1、通过cmd命令进入DOS界面，之后通过cd命令进入源代码项目中，我下载的Spark.1.1.1版本的源代码放在（E:\Spark计算框架的研究\spark_1_1_1_eclipse）文件夹中，之后运行sbt命令，如下所示：
2、运行sbt命令之后，解析编译相关的jar包，并出现sbt命令界面窗口，出现的效果图如下所示，之后运行eclipse命令，sbt对这个工程进行编译，构建Eclipse项目，效果图如下所示：
4、 打开ScalaIDE工具，File à Import à Existing Projects into Workspace à
Next à
选择刚好用sbt工具编译好的Eclipse工程（E:\Spark计算框架的研究\spark_1_1_1_eclipse），如下图所示。
5、 通过上面的操作，就可以将通过sbt工具编译生成的Eclipse项目导入到EclipseIDE开发环境中，效果图如下所示：
错误提示如下所示：我导入的包为，如下文件夹中所示。
（E:\Spark计算框架的研究\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
上面这些包兼容性问题还没有解决，修改相应的jar包就可以解决。
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《深入理解SPARK》（耿嘉安）电子书网盘下载免费在线阅读
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书名：深入理解SPARK
作者：耿嘉安
豆瓣评分：7.2
出版社：机械工业出版社
出版年份：2016-1-1
页数：469
内容简介：
《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》结合大量图和示例，对Spark的架构、部署模式和工作模块的设计理念、实现源码与使用技巧进行了深入的剖析与解读。
《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》一书对Spark1.2.0版本的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。
㈩ 如何对Spark 源码修改后在Eclipse中使用
Eclipse 下开发调试环境的配置
该小节中使用的各项工具分别为：Windows 7+Eclipse Java EE 4.4.2+Scala 2.10.4+Sbt 0.13.8+Maven3.3.3，测试的 Spark 版本为 1.4.0。
1.配置 IDE：
选择菜单项 Help->Install new software，添加站点 ，选择安装 Scala IDE for Eclipse 以及 Scala IDE Plugins。
对于标准版 Eclipse，还需要安装单独的 Maven 插件。
出于配置简便考虑，也可以使用 Scala 官方提供的已将所有依赖打包好的 Scala IDE。
特别的，由于项目本身存在一些错误，请先暂时关闭 Project->Build Automatically 的功能以节省时间。
2.下载 Spark 源代码：
创建空目录，执行如下语句：git clone
除了使用 git 指令之外，也可以从 Spark 的 Github 页面下载打包好的源代码。
3.将源码转化为 Eclipse 项目：
进入源代码根目录，执行如下语句：sbt eclipse。Sbt 执行期间会下载 Spark 所需要的所有 jar 包，因此该步骤会花费很长的时间。其中有一些 jar 包需要使用网络代理等方法才能下载。
4.导入项目至 Eclipse：
选择菜单项 File->Import，并选择 General->Existing Projects into Workspace，项目的根路径选择源代码的根路径，导入所有项目（共有 25 个）。
5.修改 Scala 版本：
进入 Preference->Scala->Installations，添加机器上安装的 Scala 2.10.4（选择 lib 目录）。由于该版本 Spark（1.4.0）是在 Scala 2.10.4 的环境下编写的，需要在 Eclipse 中修改项目使用的 Scala 版本。方法为：全选项目，右键选择 Scala->Set the Scala Installation 并选择相应的 Scala 版本。
6.为 old-deps 项目添加 Scala Library：
右键选择 old-deps 项目，选择 Scala->Add Scala Library to Build Path。
7.Maven install 以生成 spark-streaming-flume-sink 所需要的类：
首先将源代码根目录中的 scalastyle-config.xml 文件复制到 spark-streaming-flume-sink 项目根目录中，而后在 Eclipse 中打开该项目，右键选择 pom.xml 文件，选择 Run as->Maven install。
8.修改 spark-sql 与 spark-hive 的包错误：
由于源代码的包设置有错误，为此需要将类文件移至正确的包中
对于 spark-sql 项目，分别选择 src/test/java 中的 test.org.apache.spark.sql 以及 test.org.apache.spark.sql.sources 包中的所有类，右键选择 Refactor->Move，移动至 org.apache.spark.sql 以及 org.apache.spark.sql.sources 包。
对于 spark-hive 项目，分别选择 src/test/java 中的 test.org.apache.spark.sql.hive 以及 test.org.apache.spark.sql.hive.execution 包中的所有类，移动至 org.apache.spark.sql.hive 以及 org.apache.spark.sql.hive.execution 包。
9.编译所有项目：
打开 Project->Build Automatically 功能，等待所有项目编译成功。
10.检查是否安装成功：
将 core 项目中的 src->main->resources->org 文件夹拷贝到 examples 项目中的 target->scala-2.10->classes 中。而后执行 examples 项目中的 org.apache.spark.examples.SparkPi 程序，并设置其 jvm 参数为-Dspark.master=local