apachespark源码剖析
⑴ 大数据分析Apache Spark的应用实例
在考虑Hadoop生态系统中的各种引擎时，重要的是要了解每个引擎在某些用例下效果最佳，并且企业可能需要使用多种工具组合才能满足每个所需的用例。话虽如此，这里是对Apache Spark的一些顶级用例的回顾。
一、流数据
Apache Spark的关键用例是其处理流数据的能力。由于每天要处理大量数据，因此对于公司而言，实时流传输和分析数据变得至关重要。Spark Streaming具有处理这种额外工作负载的能力。一些专家甚至认为，无论哪种类型，Spark都可以成为流计算应用程序的首选平台。提出此要求的原因是，Spark Streaming统一了不同的数据处理功能，从而使开发人员可以使用单个框架来满足其所有处理需求。
当今企业使用Spark Streaming的一般方式包括：
1、流式ETL –在数据仓库环境中用于批处理的传统ETL(提取，转换，加载)工具必须读取数据，将其转换为数据库兼容格式，然后再将其写入目标数据库。使用Streaming ETL，在将数据推送到数据存储之前，将对其进行连续的清理和聚合。
2、数据充实 –这种Spark Streaming功能通过将实时数据与静态数据相结合来充实实时数据，从而使组织能够进行更完整的实时数据分析。在线广告商使用数据充实功能将历史客户数据与实时客户行为数据结合起来，并根据客户的行为实时提供更多个性化和针对性的广告。
3、触发事件检测 – Spark Streaming使组织可以检测到可能对系统内部潜在严重问题的罕见或异常行为(“触发事件”)并做出快速响应。金融机构使用触发器来检测欺诈性交易并阻止其欺诈行为。医院还使用触发器来检测潜在的危险健康变化，同时监视患者的生命体征-向正确的护理人员发送自动警报，然后他们可以立即采取适当的措施。
4、复杂的会话分析 –使用Spark Streaming，与实时会话有关的事件(例如登录网站或应用程序后的用户活动)可以组合在一起并进行快速分析。会话信息还可以用于不断更新机器学习模型。诸如Netflix之类的公司使用此功能可立即了解用户在其网站上的参与方式，并提供更多实时电影推荐。
二、机器学习
许多Apache Spark用例中的另一个是它的机器学习功能。
Spark带有用于执行高级分析的集成框架，该框架可帮助用户对数据集进行重复查询，这从本质上讲就是处理机器学习算法。在此框架中找到的组件包括Spark的可扩展机器学习库(MLlib)。MLlib可以在诸如聚类，分类和降维等领域中工作。所有这些使Spark可以用于一些非常常见的大数据功能，例如预测智能，用于营销目的的客户细分以及情感分析。使用推荐引擎的公司将发现Spark可以快速完成工作。
网络安全是Spark 机器学习功能的一个很好的商业案例。通过使用Spark堆栈的各种组件，安全提供程序可以对数据包进行实时检查，以发现恶意活动的痕迹。在前端，Spark Streaming允许安全分析人员在将数据包传递到存储平台之前检查已知威胁。到达存储区后，数据包将通过其他堆栈组件(例如MLlib)进行进一步分析。因此，安全提供商可以在不断发展的过程中了解新的威胁-始终领先于黑客，同时实时保护其客户。
三、互动分析
Spark最显着的功能之一就是其交互式分析功能。MapRece是为处理批处理而构建的，而Hive或Pig等SQL-on-Hadoop引擎通常太慢，无法进行交互式分析。但是，Apache Spark足够快，可以执行探索性查询而无需采样。Spark还与包括SQL，R和Python在内的多种开发语言接口。通过将Spark与可视化工具结合使用，可以交互地处理和可视化复杂的数据集。
下一版本的Apache Spark(Spark 2.0)将于今年的4月或5月首次亮相，它将具有一项新功能- 结构化流 -使用户能够对实时数据执行交互式查询。通过将实时流与其他类型的数据分析相结合，预计结构化流将通过允许用户针对Web访问者当前会话运行交互式查询来促进Web分析。它也可以用于将机器学习算法应用于实时数据。在这种情况下，将对旧数据进行算法训练，然后将其重定向以合并新的数据，并在其进入内存时从中学习。
四、雾计算
尽管大数据分析可能会引起广泛关注，但真正激发技术界想象力的概念是物联网(IoT)。物联网通过微型传感器将对象和设备嵌入在一起，这些微型传感器彼此之间以及与用户进行通信，从而创建了一个完全互连的世界。这个世界收集了大量数据，对其进行处理，并提供革命性的新功能和应用程序供人们在日常生活中使用。但是，随着物联网的扩展，对大量，种类繁多的机器和传感器数据进行大规模并行处理的需求也随之增加。但是，利用云中的当前分析功能很难管理所有这些处理。
那就是雾计算和Apache Spark出现的地方。
雾计算将数据处理和存储分散化，而不是在网络边缘执行这些功能。但是，雾计算为处理分散数据带来了新的复杂性，因为它越来越需要低延迟，机器学习的大规模并行处理以及极其复杂的图形分析算法。幸运的是，有了Spark Streaming等关键堆栈组件，交互式实时查询工具(Shark)，机器学习库(MLib)和图形分析引擎(GraphX)，Spark不仅具有雾计算解决方案的资格。实际上，随着物联网行业逐渐不可避免地融合，许多行业专家预测，与其他开源平台相比，Spark有可能成为事实上的雾基础设施。
现实世界中的火花
如前所述，在线广告商和诸如Netflix之类的公司正在利用Spark获得见识和竞争优势。其他也从Spark受益的着名企业是：
Uber –这家跨国在线出租车调度公司每天都从其移动用户那里收集TB级的事件数据。通过使用Kafka，Spark Streaming和HDFS构建连续的ETL管道，Uber可以在收集原始非结构化事件数据时将其转换为结构化数据，然后将其用于进一步和更复杂的分析。
Pinterest –通过类似的ETL管道，Pinterest可以利用Spark Streaming即时了解世界各地的用户如何与Pins互动。因此，当人们浏览站点并查看相关的图钉时，Pinterest可以提出更相关的建议，以帮助他们选择食谱，确定要购买的产品或计划前往各个目的地的行程。
Conviva –这家流媒体视频公司每月平均约有400万个视频供稿，仅次于YouTube。Conviva使用Spark通过优化视频流和管理实时视频流量来减少客户流失，从而保持一致的流畅，高质量的观看体验。
何时不使用Spark
尽管它具有通用性，但这并不一定意味着Apache Spark的内存中功能最适合所有用例。更具体地说，大数据分析Apache Spark的应用实例Spark并非设计为多用户环境。Spark用户需要知道他们有权访问的内存对于数据集是否足够。添加更多的用户使此操作变得更加复杂，因为用户必须协调内存使用量才能同时运行项目。由于无法处理这种类型的并发，用户将需要为大型批处理项目考虑使用备用引擎，例如Apache Hive。
随着时间的流逝，Apache Spark将继续发展自己的生态系统，变得比以前更加通用。在大数据已成为规范的世界中，组织将需要找到最佳方式来利用它。从这些Apache Spark用例可以看出，未来几年将有很多机会来了解Spark的真正功能。
随着越来越多的组织认识到从批处理过渡到实时数据分析的好处，Apache Spark的定位是可以在众多行业中获得广泛而快速的采用。
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书名：Apache Kafka源码剖析
作者：徐郡明
豆瓣评分：8.4
出版社：电子工业出版社
出版年份：2017-5
页数：604
内容简介：
《Apache Kafka源码剖析》以Kafka 0.10.0版本源码为基础，针对Kafka的架构设计到实现细节进行详细阐述。《Apache Kafka源码剖析》共5章，从Kafka的应用场景、源码环境搭建开始逐步深入，不仅介绍Kafka的核心概念，而且对Kafka生产者、消费者、服务端的源码进行深入的剖析，最后介绍Kafka常用的管理脚本实现，让读者不仅从宏观设计上了解Kafka，而且能够深入到Kafka的细节设计之中。在源码分析的过程中，还穿插了笔者工作积累的经验和对Kafka设计的理解，希望读者可以举一反三，不仅知其然，而且知其所以然。
《Apache Kafka源码剖析》旨在为读者阅读Kafka源码提供帮助和指导，让读者更加深入地了解Kafka的运行原理、设计理念，让读者在设计分布式系统时可以参考Kafka的优秀设计。《Apache Kafka源码剖析》的内容对于读者全面提升自己的技术能力有很大帮助。
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链接：https://pan..com/s/1x42N8QDPGv5-KPMDdZ4krA
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。
⑷ 有什么关于 Spark 的书推荐
《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写，是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控；同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的和模块，包括SQL处理引擎Shark和Spark SQL、流式处理引擎Spark Streaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。《Spark大数据处理技术》从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读，并对Spark的应用现状和未来发展做了一定的介绍，旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的。
《Spark大数据处理技术》适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读，同时也为架构师、开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据框架的架构原理和实现细节。相信通过学《Spark大数据处理技术》，读者能够熟悉和掌握Spark这一当前流行的大数据框架，并将其投入到生产实践中去。
《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》根据最新技术版本，系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化，以及BDAS生态系统的相关技术。
通过上面两本熟悉Spark的原理架构以及应用，想深入学习的话，还有《Apache Spark源码剖析》，它全面、系统地介绍了Spark源码，深入浅出。
⑸ apache spark是什么
Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，最初由Matei Zaharia开发，是他在加州大学伯克利分校的博士论文的一部分。
Apache Spark是快速、易于使用的框架，允许你解决各种复杂的数据问题，无论是半结构化、结构化、流式，或机器学习、数据科学。网页链接
⑹ 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。
⑺ kafka技术内幕与apache kafka源码剖析看哪一本好,为什么
Jafka/Kafka
Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式Publish/Subscribe消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Procer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现复杂均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制来统一了在线和离线的消息处理，这一点也是本课题所研究系统所看重的。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。
其他一些队列列表HornetQ、Apache Qpid、Sparrow、Starling、Kestrel、Beanstalkd、Amazon SQS就不再一一分析。
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《深入理解spark核心思想及源码分析》网络网盘pdf最新全集下载:
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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
⑼ 学习apache kafka源码剖析需要什么基础
先搞清楚STL怎么用并大量使用相当长的时间，代码风格尽量STL化（这个真是看STL源码的前提，我就是受不了全是模板和迭代器的代码，所以至今没去研究STL源码）
还有，现在对“基础较好”、“熟练”、“精通”之类的词本能的不信任
⑽ apache spark是什么意思
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境。
2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。
目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。