本书首先通过“总体架构”梳理了各个模块的分类、功能和依赖关系，让大家对jQuery的工作原理有大致的印象；进而通过“构造 jQuery 对象”章节分析了构造函数 jQuery() 的各种用法和内部构造过程；接着详细分析了底层支持模块的源码实现，包括：选择器 Sizzle、异步队列 Deferred、数据缓存 Data、队列 Queue、浏览器功能测试 Support；最后详细分析了功能模块的源码实现，包括：属性操作 Attributes、事件系统 Events、DOM 遍历 Traversing、DOM 操作 Manipulation、样式操作 CSS、异步请求 Ajax、动画 Effects。 本书在分析每个模块时均采用由浅入深的方式，先概述功能、用法、结构和实现原理，然后介绍关键步骤和和分析源码实现。让读者不仅知其然，而且知其所以然。事实上，本书...(展开全部)

本书从构架模式、编程示例和源代码3个维度系统地对经典网络框架ACE（Adaptive Communication Environment）的架构设计和实现原理进行了深入分析，它能解决4个方面的问题：第一，帮助框架设计者领略软件框架设计的普适原则和思想，进而设计出自己的软件框架；第二，帮助ACE应用开发人员加深对ACE框架的理解，提升开发水平，更好地去定制和扩展ACE框架，以及解决C++网络通信中的难题；第三，帮助C++开发人员加深C++语言功底，书中有大量对C++源代码的分析，包括网络编程、动态库编程和异步编程等，还涉及10余个经典的设计模式的解析；第四，增强平台开发人员和软件架构师的技术修养，ACE的设计和实现都极其优秀，它的实现源码和架构思想非常值得去学习和研究。 全书一共7章，详细分析了ACE的Reactor、Service Configura...(展开全部)

《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》内容简介：“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和“MapReduce的架构设计和实现原理”进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》由Hadoop领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源代码的角度深入分析了RPC框架、客户端、JobTracker、TaskTracker和Task等MapReduce运行时环境的架构设计与实现原理，最后从实际应用的角度深入讲解了Hadoop的性能优化、安全机制、多用户作业调度器和下一代MapReduce框架等高级主题和内容。《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》适合Hadoop的二次开...(展开全部)

本书从应用角度系统讲解了YARN的基本库和组件用法、应用程序设计方法、YARN上流行的各种计算框架（MapReduce、Tez、Storm、Spark），以及多个类YARN的开源资源管理系统（Corona和Mesos）；从源代码角度深入分析YARN的设计理念与基本架构、各个组件的实现原理，以及各种计算框架的实现细节。 全书共四部分13章：第一部分（第1~2章）主要介绍了如何获取、阅读和调试Hadoop的源代码，以及YARN的设计思想、基本架构和工作流程；第二部分（第3~7章）结合源代码详细剖析和讲解了YARN的第三方开源库、底层通信库、服务库、事件库的基本使用和实现细节，详细讲解了YARN的应用程序设计方法，深入讲解和分析了ResourceManager、资源调度器、NodeManager等组件的实现细节；第三篇（第8~10章）则对离线计算框架Map...(展开全部)

本书从应用角度系统讲解了YARN的基本库和组件用法、应用程序设计方法、YARN上流行的各种计算框架（MapReduce、Tez、Storm、Spark），以及多个类YARN的开源资源管理系统（Corona和Mesos）；从源代码角度深入分析YARN的设计理念与基本架构、各个组件的实现原理，以及各种计算框架的实现细节。 全书共四部分13章：第一部分（第1~2章）主要介绍了如何获取、阅读和调试Hadoop的源代码，以及YARN的设计思想、基本架构和工作流程；第二部分（第3~7章）结合源代码详细剖析和讲解了YARN的第三方开源库、底层通信库、服务库、事件库的基本使用和实现细节，详细讲解了YARN的应用程序设计方法，深入讲解和分析了ResourceManager、资源调度器、NodeManager等组件的实现细节；第三篇（第8~10章）则对离线计算框架Map...(展开全部)

Spark是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的新成员。它不仅为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，而且以高效的方式处理分布式数据集。它支持实时处理、流处理和批处理，提供了统一的解决方案，因此极具竞争力。本书以源码为基础，深入分析Spark内核的设计理念和架构实现，系统讲解各个核心模块的实现，为性能调优、二次开发和系统运维提供理论支持，为更好地使用Spark Streaming、MLlib、Spark SQL和GraphX等奠定基础。

Spark是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的新增成员。它不仅为分布式数据集的处理提供一个有效框架，而且以高效的方式处理分布式数据集。它支持实时处理、流处理和批处理，提供了AllinOne的统一解决方案，使得Spark极具竞争力。 本书以源码为基础，深入分析Spark内核的设计理念和架构实现，系统讲解各个核心模块的实现，为性能调优、二次开发和系统运维提供理论支持；本文最后以项目实战的方式，系统讲解生产环境下Spark应用的开发、部署和性能调优。

Spark是不断壮大的大数据分析解决方案家族中备受关注的新成员。它不仅为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，而且以高效的方式处理分布式数据集。它支持实时处理、流处理和批处理，提供了统一的解决方案，因此极具竞争力。本书以源码为基础，深入分析Spark内核的设计理念和架构实现，系统讲解各个核心模块的实现，为性能调优、二次开发和系统运维提供理论支持，为更好地使用Spark Streaming、MLlib、Spark SQL和GraphX等奠定基础。