大数据

本文首先从 Elasticsearch（ES）的架构原理、工作流程入手，介绍了 ES 各个组件在各个环节的资源需要，随后给出了 ES 集群规模和容量规划的具体方法和实践.

# Spark 中的内存管理和资源管理模型 Executor 进程作为一个 JVM 进程，其内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，整个大致包含两种方式：堆内内存和堆外内存。 ![在这里插入图片描述]

本章节将带读者深入探讨 spark 的 task 执行过程，以及 spark shuffle 机制的分类与演进，一起领略批处理之王 spark 的设计精妙之处。

本章节结合 spark 源码介绍了 spark application 的提交与运行过程，可供大数据批处理从业者或感兴趣人员研究和学习。

目前在大数据离线计算、批处理场景下，计算引擎基本上被 spark 一统天下。大数据技术日趋成熟的今天，从业者仍然会不时地对这些开源框架的原理进行剖析与温习，温故知新，推陈出新，革故鼎新。

Flink 分布式任务的实际执行最终体现在 task 的执行中，本章节深入浅出地剖析了 Flink task 的执行过程，并以 OneInputStreamTask 为典型介绍了 task 执行过程。

Flink 的 slot 管理分为 ResourceManager、TaskExecutor、JobMaster 3 个部分，本章节结合 Flink 源码对上述 3 个部分的协作关系、具体实现进行了深

本章节重点介绍了 Flink Job 提交过程，包含了 StreamGraph 到 JobGraph 在客户端的转换和优化，并给出了源码级剖析。虽然是以 per-job 模式下的提交过程为例，但在 s

对 Flink 架构拥有源码级理解是大数据实时计算从业人员的必备条件，从本章节开始，将按照 Flink 集群启动、Flink Job 提交、Slot 管理、Task 执行的顺序一一展开。

Event Time + WaterMark 是 Flink 处理乱序数据的有效机制，本章节将深入分析 Flink 的 Time 与 WaterMark，使读者对其有更为深刻的理解。

本章节主要介绍了 Flink 的通信框架 akka、Flink on YARN 的三种部署模式、Flink 高可用服务、Flink 文件服务 BlobService。读者可从中进一步了解 Flink。

状态和精准一次是 Flink 流式计算引擎的一大特色，本章节从状态、状态后端、checkpoint 算法逐步为读者展示了 Flink 状态机制设计的绝妙之处。

Flink 是当今最主流的大数据流式计算引擎，没有之一。本文将解开 Flink 的神秘面纱，从 MapReduce、Spark、Flink 的技术演进入手，引出 Flink 的核心设计原理。

YARN 的核心功能是资源管理与任务调度，本章节将介绍 YARN 的资源管理与任务调度部分，包括队列配置、三种调度器详解。

YARN 是 Hadoop 生态中的资源管理与调动框架，用于计算资源的管理和分配，历经 MapReduce、Spark、Flink 后仍经久不衰，研究 YARN 的核心设计理念有助于理解其本质。

YARN 可以说是 Hadoop 中设计最为复杂的框架了，本章节先从 YARN 的核心工作机制入手，为读者梳理 YARN 的核心设计理念，方便后续章节深入研究 YARN。

本章将从集群启动、文件上传下载方面深度剖析 HDFS 源码，读者将全方位地了解到 HDFS 的源码实现，分布式存储系统的设计精髓。

本章节主要介绍了 HDFS 的 NameNode 和 DataNode 的设计思想与源码实现，读者可从中得到分布式文件系统设计的基本思路。

HDFS 主打海量文件存储，文章将带读者解开其神秘面纱。首先将从架构演进开始，从分布式文件系统首先要解决的问题出发，逐步介绍元数据管理、HA 高可用集群、联邦集群，以及企业级实践。

Apache Hadoop 是大数据技术的基石，研究大数据不妨先从 Hadoop 开始。而对于分布式框架，研究重点不外乎通信协议、一致性保证两部分。本章节先从通信协议入手，后续章节将介绍一致性保障。