新书推荐 | Spark性能调优与原理分析
引言
在这个互联网数据爆发的时代，在大数据的浪潮中，各种分布式计算框架、资源调度框架层出不穷。计算速度慢的终究会落地，曾经辉煌的MapReduce也成为历史。先进的内存迭代式计算框架Spark成为大数据计算的主导。
然而有优秀的计算框架，并不一定就能写出高效的处理程序，就如同一辆兰博基尼行驶在颠簸的乡间小路上一般，纵使有很大的马力，也没有发挥的余地。所以在企业级开发中，Spark性能的优化才能将Spark的性能发挥得淋漓尽致。
一辆车能跑多快不仅仅取决于引擎的动力，车轮、避震、跑道等因素也会对其造成影响。一个Spark程序能够运行多快，同样不单单由Spark本身决定，用户编写的程序、CPU、内存、磁盘、网络等因素都会对程序的运行产生影响。正因为如此，一个程序真正的调优并不简单，对程序的性能瓶颈的定位更加困难。市面上虽有很多介绍Spark的书籍，但大部分对性能调优部分只是一笔带过，只说明要调节哪些参数，对于为什么需要调节、原理如何、调节后的效果如何等介绍得甚少，于是便有了本书。
主要内容简介
本书主要介绍了Spark运行原理及性能调优的相关实践，
从Spark框架内部及外部运行环境等不同角度分析Spark性能调优的过程。
第1章介绍了Linux系统中各种监控工具的使用，对CPU、内存、网络、I/O等方面进行介绍，并提供了集群监控报警的解决方案。
第2章介绍了Java虚拟机（JVM）的基本知识、垃圾回收机制，以及对JVM运行状态的监控。
第3章和第4章介绍了Spark内核架构、任务运行的流程，对各个组件的实现进行了深入的剖析。尤其在Spark内存管理、存储原理、Shuffle阶段，详细介绍了每个实现的细节，这些实现的细节为后期Spark性能调优提供了参数调节的理论依据。
第5章介绍了Spark性能调优的详细实践过程，首先介绍了SparkUI和Spark日志的使用，通过这两项可以迅速定位瓶颈问题；然后根据定位的问题，分别从程序调优、资源调优、Shuffle过程调优等不同角度介绍了调优的实践过程。
本书在理论部分提供了大量的概念原理图、运行流程图，在实践部分提供了大量的示例。让读者对性能的调节不仅停留在参数调节的层面，而且能理解每个参数的修改对程序的内部运行产生的影响。
本书以Spark内部实现原理为指导，对其运行过程中的每个组件都进行了详细剖析，以理论指导各种参数的调节，以结果证明理论的正确性。如果从宏观上来看本书，各个章节的理论分析能够使读者更加快速地定位程序运行的瓶颈，解决实际生产中的问题。
(1) 目标针对性强。
本书针对大数据技术开发者，适合想要使用Spark但对Spark原理不太了解的读者。同时，本书更适合对性能优化有需求的大数据开发工程师。本书不太适合没有Linux基础或Spark开发基础的读者。
(2) 内容与时俱进。
作为分布式计算框架的领军者，Spark的发展可谓相当迅速，截至本书写作之时，Spark最新的版本为Spark 2.4.0，本书所有功能均针对Spark 2.4.0功能进行介绍。在内核源码分析部分使用Spark 2.2.0源码为基础进行剖析。
(3) 理论结合实践。
本书以Spark内核运行原理为指导，使用了大量图表来描述Spark各个环节的运行过程。以理论指导每个调优参数背后影响的过程，让读者不仅知其然，而且知其所以然。同时，本书提供了大量操作示例并提供示例的运行结果，让枯燥的理论不再乏味。读者可以跟随书中的内容同步进行操作。本书每个示例中提供的代码均提供源码下载，读者可扫描下方二维码下载。
(4) 真实的生产实践。
本书所有调优均来自真实的生产实践，并将主要问题简化后通过实验方式表达出来。大部分实验围绕Spark的优化进行，有一些实验围绕系统的优化来进行，如内存、网络等方面。这也表明在真实的生产环境中，对Spark程序的调优只是优化的一部分，还有其他方面的优化。
本书既可以作为Spark开发者的参考用书，也可以作为高等院校计算机与软件相关专业的教材。