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开篇词 Spark性能调优，你该掌握这些“套路”
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01 性能调优的必要性：Spark本身就很快，为啥还需要我调优？1 M% J: A( Y$ L' w/ ]$ {+ V' O
02 性能调优的本质：调优的手段五花八门，该从哪里入手？
9 |% H6 k$ Q- U: N( \03 RDD：为什么你必须要理解弹性分布式数据集？
7 a9 s. k* `! V! a; r9 a# z6 Z: y; E+ c04 DAG与流水线：到底啥叫“内存计算”？. p! s0 |2 a" |+ B' L% ]" l
05 调度系统：“数据不动代码动”到底是什么意思？, p, U3 g$ f8 m5 g# V( y( ~, @# r4 C
06 存储系统：空间换时间，还是时间换空间？
3 q* e# b/ Z# Z& d+ E07 内存管理基础：Spark如何高效利用有限的内存空间？3 y: F6 `, a( n& S) P5 ]
08 应用开发三原则：如何拓展自己的开发边界？4 J$ `) J* ^: Y# G# ^
09 调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（上）
+ u% H, z( ~, G' d. |. u* w10 调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（下）
" w& O( ?0 B7 P11 Shuffle的工作原理：为什么说Shuffle是一时无两的性能杀手？
. h \/ ]) O6 x8 B( i3 @7 g12 广播变量（一）：克制Shuffle，如何一招制胜！
; `. }/ n, A% ^, `13 广播变量（二）：有哪些途径让Spark SQL选择Broadcast Joins？6 _ a3 ~$ ^! M/ }9 i
14 CPU视角：如何高效地利用CPU？2 w2 V( _: T P- y* s4 m
15 内存视角（一）：如何最大化内存的使用效率？" Y0 n) k% w& U& D/ C) g
16 内存视角（二）：如何有效避免Cache滥用？( X$ A/ y( n- G* d' Q- [
17 内存视角（三）：OOM都是谁的锅？怎么破？
3 u5 P9 |, O- X7 E n18 磁盘视角：如果内存无限大，磁盘还有用武之地吗？
5 g3 U5 u+ b2 `) u9 a0 A( F, |( [5 B19 网络视角：如何有效降低网络开销？
3 `( `! ]* i- K- i9 w20 RDD和DataFrame：既生瑜、何生亮
& n' P$ J& q- i! O/ [+ r' O1 p21 Catalyst逻辑计划：你的SQL语句是怎么被优化的？（上）& ?# }( o# Z1 x$ D" g1 x$ H( o
22 Catalyst物理计划：你的SQL语句是怎么被优化的（下）？/ r8 a$ @( O6 V2 p( d B
23 钨丝计划：Tungsten给开发者带来了哪些福报？
3 [5 p6 f8 W4 @# X. C8 i" e3 }9 |' j24 Spark 3.0（一）：AQE的3个特性怎么才能用好阿- M5 V' Y# E" R) F* g
25 Spark 3.0（二）：DPP特性该怎么用？, J! U( y, e& y0 _: t
26 Join Hints指南：不同场景下，如何选择Join策略？6 `, I7 z- m: K* e
27 大表Join小表：广播变量容不下小表怎么办？
& q8 ]; u1 b5 Y) n" a28 大表Join大表（一）：什么是“分而治之”的调优思路？, }9 A, N: ^5 y1 ~& ]
29 大表Join大表（二）：什么是负隅顽抗的调优思路？, K0 c5 ^- l- }& B
30 应用开发：北京市小客车（汽油车）摇号趋势分析1 `- I- l( ]9 R) u$ J" S# i( F
31 性能调优：手把手带你提升应用的执行性能) [: j7 m% o0 E G, K# L% K8 `
结束语 在时间面前，做一个笃定学习的人, O, O' v6 O) x& E) [, t2 ~
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发表于 2023-9-30 01:42:01
