Spark内核设计的艺术：架构设计与实现

hadoop相关部分源码甚少提及，但spark-core的主要流程还是解释得比较详细的，全部看完需要耐心和毅力，最好对照着代码看，否则会陷入细节之中无法串联起来，总之瑕不掩瑜吧……

比较偏细节，架构部分讲的比较少，需要自己进行总结，否则会陷入细节而忽略了整体。适合对照着看，查缺补漏。

讲spark core的代码很翔实，工程量比较大。但是对调优之类的经验总结缺乏

多位专家联袂推荐，360大数据专家撰写，剖析Spark 2.1.0架构与实现精髓。细化到方法级，提炼出多个流程图，立体呈现架构、环境、调度、存储、计算、部署、API七大核心设计。本书一共有10章内容，主要包括以下部分。 准备部分：介绍Spark的环境搭建和基本原理，有效降低了读者进入Spark世界的门槛，同时对Spark背景知识及整体设计能有宏观的认识。 基础部分：介绍Spark的基础设施（包括配置、RPC、度量等）、初始化、执行环境等内容，使读者深入理解RPC框架的设计、执行环境功能，是了解核心内容的前提。 核心部分：该部分是Spark最为核心的部分，涵盖存储体系、调度系统、计算引擎、部署模式等。读者将充分了解Spark的数据处理与实现细节，透视本质，是进行定制化、性能优化、精准排查的基础，学习和工作更加高效。 API部分：这部分主要对Spark的新老API进行对比，对新API进行简单介绍。

这本书更多的是过一遍源码，分析每个模块的架构以及流程，并未提及为什么这么做，以及这么做的优劣势等等，看完后并不能很好了解Spark的精髓。

更多的是代码的堆砌，连贯性比较差，不过用来当看源码的顺序索引也挺好

只见树木不见森林，不如另一本内核的分析有功力。代码讲解流水账

不谈优化 ， 学不到什么东西

看源码可能有帮助，但是各种组件并没有很好串起来，只讲了是什么，没讲为什么

真的把要点都讲到了，对于源码阅读每个人标准都不一样，我觉得把核心部分讲全就不错了