Spark性能优化实战

全面、深入地总结资深工程师多年大数据项目实战经验

理论结合实践，由浅入深地展现Spark性能优化的核心技术

内容全面：涵盖Spark性能优化的基础知识、核心技术和应用实践，对Spark性能优化进行全面、系统的探讨。

实用性强：不但介绍理论知识，而且结合350多个示例和多个实战案例解析Spark性能优化的核心技术与应用，帮助读者更好地实施优化策略。

适用面广：无论是Spark性能优化初学者，还是开发人员、数据工程师和数据科学家等从业人员，都可以从本书中获得需要的知识和技能。

前瞻性强：基于Spark的新版本写作，不但介绍其新特性，而且介绍其集成Hadoop、Kafka和Elasticsearch使用时的性能优化方法。

讲解深入：对Spark性能优化的核心技术与工作原理进行深入讲解，以便让读者能够理解Spark的内部结构和运行机制，从而更有效地对其性能进行优化。

本书全面、系统、深入地介绍Apache Spark性能优化的相关技术和策略，涵盖从Spark性能优化的基础知识到核心技术，再到应用实践的方方面面。本书不但系统地介绍各种监控工具的使用，而且还结合实战案例，详细介绍Spark性能优化的各种经验和技巧，提升读者的实际应用技能。
本书共8章。第1章从性能优化的基本概念出发，介绍Spark的基础知识，并介绍如何进行性能优化；第2章介绍Spark性能优化的几个方面，包括程序设计优化、资源优化、网络通信优化和数据读写优化等；第3章深入介绍Spark任务执行过程优化；第4章介绍Spark SQL性能优化；第5章结合实战案例全面解析Spark性能优化的核心技术与应用；第6章详细介绍不同应用场景的性能优化策略；第7章介绍Spark集成Hadoop、Kafka和Elasticsearch使用时的性能优化，从而提供更实用的Spark性能提升方案；第8章介绍Spark应用程序开发与优化，以及集群管理实践。
本书内容丰富，讲解深入浅出，适合ApacheSpark开发人员、数据工程师和数据科学家阅读，也适合需要处理大规模数据集和对Spark性能优化感兴趣的技术人员阅读，还可作为高等院校大数据专业的教材和相关培训机构的教学用书。

谢雪葵，资深研发工程师，CCF会员，阿诚网络创始人。有多年的软件设计和开发经验，专注于大数据技术与服务。近年来主持和参与多个大型银行和互联网公司的大数据项目，累积了丰富的大数据项目开发及性能优化经验。为多家企业提供技术支持，帮助其降低成本和提高效率。

第1章 性能优化基础
1.1 Spark简介
1.2 什么是Spark性能优化
1.3 Spark应用程序性能指标
1.4 自带的SparkWeb UI
1.4.1 Jobs模块
1.4.2 Stages模块
1.4.3 Storage模块
1.4.4 Environment模块
1.4.5 Executors模块
1.4.6 SQL模块
1.5 自带的Spark历史服务器
1.5.1 Spark历史服务器简介
1.5.2 配置、启动和访问Spark历史服务器
1.6 Spark事件日志
1.6.1 Spark的常见事件
1.6.2 事件信息
1.6.3 Spark启动事件分析案例
1.6.4 Spark事件日志的用途
1.6.5 CPU密集型与内存密集型分析案例
1.7 Spark驱动程序日志
1.8 Spark Executor日志
1.8.1 Spark Executor日志简介
1.8.2 日志解析
1.8.3 配置Executor打印日志到Driver节点
1.8.4 使用Executor完成时间异常分析案例
1.9 Linux系统监控工具
1.9.1 top命令
1.9.2 htop命令
1.9.3 iostat命令
1.9.4 vmstat命令
1.9.5 sar命令
1.9.6 Spark进程的CPU和内存监控案例
1.10 JVM监控工具
1.10.1 JConsole监控工具
1.10.2 JVisualVM监控工具
1.10.3 使用JVisualVM定位内存泄漏案例
1.11 第三方工具Prometheus
1.11.1 Prometheus简介
1.11.2 Prometheus架构的工作原理
1.11.3 安装Prometheus
1.11.4 使用Prometheus Web UI
1.11.5 基于PromQL磁盘的多维度分析案例
1.12 第三方工具Grafana
1.12.1 Grafana简介
1.12.2 安装Grafana
1.12.3 数据源和仪表盘
1.12.4 在Grafana中创建查询和可视化
1.12.5 监控分析Spark指标案例
1.13 Spark性能测试与验证
1.13.1 性能测试之基准测试
1.13.2 性能测试之压力测试
1.13.3 性能测试之资源测试
1.13.4 性能测试之基准优化测试
1.13.5 获取测试数据
……
第2章 Spark应用程序性能优化
第3章 Spark任务执行过程优化
第4章 Spark SQL性能优化
第5章 Spark性能优化案例分析
第6章 不同场景的Spark性能优化
第7章 Spark集成其他技术的性能优化
第8章 Spark性能优化实践
结束语

　　随着大数据处理需求的日益增长，Apache Spark在大数据处理领域中的地位也在不断提升。Apache Spark因其高效的分布式计算能力、对大规模数据的处理能力和对各种数据处理任务（如批处理、流处理和机器学习等）的广泛支持而得到了广泛使用。

　　为了进一步挖掘和利用Spark的潜力，对其进行性能优化是至关重要的。对Spark进行性能优化，不但可以大大提高应用程序的运行效率，提高系统的稳定性和可靠性，而且还可以减少资源的使用，从而降低运行成本。

　　虽然Spark社区提供了许多性能优化的建议和技巧，但是对于许多开发人员和数据工程师而言，如何在实际项目中应用这些建议和技巧，尤其是如何根据特定的应用场景和需求进行性能优化，依然是一大挑战。

　　基于此背景，笔者编写了本书。本书旨在全面、系统、深入地介绍Spark性能优化的核心技术，并结合实战案例，帮助读者理解并掌握Spark性能优化的各种技术和策略，从而更好地应对实际项目中性能优化的需求。

本书特色

* 内容全面：全面涵盖从Spark性能优化的基础知识到核心技术，再到应用实践的方方面面，对Spark性能优化进行全面、系统的探讨。

* 实用性强：不但介绍理论知识，而且结合实战案例全面解析Spark性能优化的核心技术与应用，帮助读者提高实际动手能力，从而在实际工作中能更好地实施优化策略。

* 适用面广：无论是初学Spark性能优化的人员，还是Spark开发人员、数据工程师和数据科学家等，都可以从本书中获得需要的知识和技能。

* 前瞻性强：基于Spark的新版本写作，不但介绍其新特性，而且介绍其集成Hadoop、Kafka和Elasticsearch使用时的性能优化方法，便于读者了解新技术的发展趋势。

* 讲解深入：对Spark性能优化的核心技术与工作原理进行深入讲解，以便让读者能够理解Spark的内部结构和运行机制，从而更有效地对其性能进行优化。

本书内容

　　第1章性能优化基础，详细介绍Spark的基本概念、性能优化的意义，以及如何使用各

种工具监控和优化Spark的性能。

　　第2章Spark应用程序性能优化，详细介绍Spark性能优化的几个方面，包括程序设计优化、资源优化、网络通信优化和数据读写优化等。

　　第3章Spark任务执行过程优化，详细介绍如何对Spark的任务调度和执行过程进行优化，以提高任务执行的效率。

　　第4章Spark SQL性能优化，详细介绍如何针对Spark SQL进行性能优化，包括常用的查询优化、Spark 3.0的新特性、数据倾斜优化和特定场景优化。

　　第5章Spark性能优化案例分析，通过短视频推荐系统和航空数据分析系统的性能优化两个应用案例，详细介绍如何在实际项目中对Spark进行性能优化。

　　第6章不同场景的Spark性能优化，详细介绍基于批处理、流式处理和机器学习场景的Spark性能优化策略。

　　第7章Spark集成其他技术的性能优化，详细介绍Spark与Hadoop、Kafka和Elasticsearch整合使用时的性能优化方法，从而提供更实用的Spark性能提升方案。

　　第8章Spark性能优化实践，详细介绍Spark应用程序开发和优化，以及Spark集群管理方面的实践，从而提高读者的实际动手能力。

读者对象

* Spark开发人员；

* 数据工程师和科学家；

* 大数据架构师；

* 对Spark性能优化感兴趣的人员；

* 高等院校的学生；

* 相关培训机构的学员。

配书资料获取

　　本书涉及的源代码需要读者自行下载。请在清华大学出版社网站上搜索到本书，然后在本书页面上找到“资源下载”模块，单击“网络资源”按钮即可进行下载；也可关注微信公众号“方大卓越”，回复“8”，即可获取下载链接。

致谢

　　感谢在本书写作期间提供帮助的解莹和刘博老师！感谢清华大学出版社参与本书出版的所有人员！没有你们的精益求精，就没有本书的高质量出版！

售后支持

　　由于笔者水平所限，加之写作时间仓促，书中可能会有一些疏漏和不足之处，敬请读者批评与指正。阅读本书时若有疑问，请发送电子邮件，会有人定期解答。

　　谢雪葵

　　2023年10月

Spark性能优化实战：突破性能瓶颈，遨游数据重洋