内容简介

经过多年的发展，大数据处理技术逐步成熟。作为业界大数据计算的事实标准，Apache Spark系统已经广泛应用于各大企业与研究机构，并形成完整的生态系统。Spark系统包含了SQL、GraphX和R等各个子系统以支持不同业务领域的需求。作为传统关系数据库/数据仓库在大数据场景下的解决方案，Spark SQL已经成为了业界的重要选择方案，同时也成为了Spark开源社区中*为活跃的部分。本书聚焦于Spark SQL系统，对其整体架构、内部各个模块的技术实现机制进行源码级别的剖析，涉及到SQL编译、逻辑计划、物理执行计划、重要查询(如Aggregation与Join等)的技术细节。此外，本书内容上还会结合生产环境的海量应用，分享大量真实开发案例与实践优化经验。

目录

第 1 章 Spark SQL 背景
1.1 大数据与 Spark 系统
1.2 关系模型与 SQL 语言
1.3 Spark SQL 发展历程
1.4 本章小结
第 2 章 Spark 基础知识介绍
2.1 RDD 编程模型
2.2 DataFrame 与 Dataset
2.3 本章小结
第 3 章 Spark SQL 执行全过程概述
3.1 从 SQL 到 RDD：一个简单的案例
3.2 重要概念
3.2.1 InternalRow 体系
3.2.2 TreeNode 体系
3.2.3 Expression 体系
3.3 内部数据类型系统
3.4 本章小结
第 4 章 Spark SQL 编译器 Parser
4.1 DSL 工具之 ANTLR 简介
4.1.1 基于 ANTLR 4 的计算器
4.1.2 访问者模式
4.2 SparkSqlParser 之 AstBuilder
4.3 常见 SQL 生成的抽象语法树概览
4.4 本章小结
第 5 章 Spark SQL 逻辑计划（LogicalPlan）
5.1 Spark SQL 逻辑计划概述
5.2 LogicalPlan 简介
5.2.1 QueryPlan 概述
5.2.2 LogicalPlan 基本操作与分类
5.2.3 LeafNode 类型的 LogicalPlan
5.2.4 UnaryNode 类型的 LogicalPlan
5.2.5 BinaryNode 类型的 LogicalPlan
5.2.6 其他类型的 LogicalPlan
5.3 AstBuilder 机制：Unresolved LogicalPlan 生成
5.4 Analyzer 机制：Analyzed LogicalPlan 生成
5.4.1 Catalog 体系分析
5.4.2 Rule 体系
5.4.3 Analyzed LogicalPlan 生成过程
5.5 Spark SQL 优化器 Optimizer
5.5.1 Optimizer 概述
5.5.2 Optimizer 规则体系
5.5.3 Optimized LogicalPlan 的生成过程
5.6 本章小结
第 6 章 Spark SQL 物理计划（PhysicalPlan）
6.1 Spark SQL 物理计划概述
6.2 SparkPlan 简介
6.2.1 LeafExecNode 类型
6.2.2 UnaryExecNode 类型
6.2.3 BinaryExecNode 类型
6.2.4 其他类型的 SparkPlan
6.3 Metadata 与 Metrics 体系
6.4 Partitioning 与 Ordering 体系
6.4.1 Distribution 与 Partitioning 的概念
6.4.2 SparkPlan 的常用分区排序操作
6.5 SparkPlan 生成
6.5.1 物理计划 Strategy 体系
6.5.2 常见 Strategy 分析
6.6 执行前的准备
6.6.1 PlanSubqueries 规则
6.6.2 EnsureRequirements 规则
6.7 本章小结
第 7 章 Spark SQL 之 Aggregation 实现
7.1 Aggregation 执行概述
7.1.1 文法定义
7.1.2 聚合语句 Unresolved LogicalPlan 生成
7.1.3 从逻辑算子树到物理算子树
7.2 聚合函数（AggregateFunction）
7.2.1 聚合缓冲区与聚合模式（AggregateMode）
7.2.2 DeclarativeAggregate 聚合函数
7.2.3 ImperativeAggregate 聚合函数
7.2.4 TypedImperativeAggregate 聚合函数
7.3 聚合执行
7.3.1 执行框架 AggregationIterator
7.3.2 基于排序的聚合算子 SortAggregateExec
7.3.3 基于 Hash 的聚合算子 HashAggregateExec
7.4 窗口（Window）函数
7.4.1 窗口函数定义与简介
7.4.2 窗口函数相关表达式
7.4.3 窗口函数的逻辑计划阶段与物理计划阶段
7.4.4 窗口函数的执行
7.5 多维分析
7.5.1 OLAP 多维分析背景
7.5.2 Spark SQL 多维查询
7.5.3 多维分析 LogicalPlan 阶段
7.5.4 多维分析 PhysicalPlan 与执行
7.6 本章小结
第 8 章 Spark SQL 之 Join 实现
8.1 Join 查询概述
8.2 文法定义与抽象语法树
8.3 Join 查询逻辑计划
8.3.1 从 AST 到 Unresolved LogicalPlan
8.3.2 从 Unresolve LogicalPlan 到 Analyzed LogicalPlan
8.3.3 从 Analyzed LogicalPlan 到 Optimized LogicalPlan
8.4 Join 查询物理计划
8.4.1 Join 物理计划的生成
8.4.2 Join 物理计划的选取
8.5 Join 查询执行
8.5.1 Join 执行基本框架
8.5.2 BroadcastJoinExec 执行机制
8.5.3 ShuffledHashJoinExec 执行机制
8.5.4 SortMergeJoinExec 执行机制
8.6 本章小结
第 9 章 Tungsten 技术实现
9.1 内存管理与二进制处理
9.1.1 Spark 内存管理基础
9.1.2 Tungsten 内存管理优化基础
9.1.3 Tungsten 内存优化应用
9.2 缓存敏感计算（Cache-aware computation）
9.3 动态代码生成（Code generation）
9.3.1 漫谈代码生成
9.3.2 Janino 编译器实践
9.3.3 基本（表达式）代码生成
9.3.4 全阶段代码生成（WholeStageCodegen）
9.4 本章小结
第 10 章 Spark SQL 连接 Hive
10.1 Spark SQL 连接 Hive 概述
10.2 Hive 相关的规则和策略
10.2.1 HiveSessionCatalog 体系
10.2.2 Analyzer 之 Hive-Specific 分析规则
10.2.3 SparkPlanner 之 Hive-Specific 转换策略
10.2.4 Hive 相关的任务执行
10.3 Spark SQL 与 Hive 数据类型
10.3.1 Hive 数据类型与 SerDe 框架
10.3.2 DataTypeToInspector 与 Data Wrapping
10.3.3 InspectorToDataType 与 Data Unwrapping
10.4 Hive UDF 管理机制
10.5 Spark Thrift Server 实现
10.5.1 Service 体系
10.5.2 Operation 与 OperationManager
10.5.3 Session 与 SessionManager
10.5.4 Authentication 安全认证管理
10.5.5 Spark Thrift Server 执行流程
10.6 本章小结
第 11 章 Spark SQL 开发与实践
11.1 腾讯大数据平台（TDW）简介
11.2 腾讯大数据平台 SQL 引擎（TDW-SQL-Engine）
11.2.1 SQL-Engine 背景与演化历程
11.2.2 SQL-Engine 整体架构
11.3 TDW-Spark SQL 开发与优化
11.3.1 业务运行支撑框架
11.3.2 新功能开发案例
11.3.3 性能优化开发案例
11.4 业务实践经验与教训
11.4.1 Spark SQL 集群管理的经验
11.4.2 Spark SQL 业务层面调优
11.4.3 SQL 写法的“陷阱”
11.5 本章小结
总结
参考文献

文档截图