Spark性能调优实战 一站式加速Spark作业执行性能

 目前，Spark已成为分布式数据处理技术的事实标准，并逐渐成为主要互联网公司的标准。Spark开发是数据领域任何工程师的必要技能；如果你想进入一家大工厂，你必须有丰富的Spark性能调整经验。

但现实是，我们很容易快速开发应用程序，但我们总是找不到掌握应用程序执行性能的线索，例如：

为什么我使用RDD//DataFrame Cache，性能更差？

为什么网上吹得神奇的调优手段到了我这里就不好用了？

并行度也不低，为什么我的CPU利用率还是上不去？

几乎所有的节点内存都交给了Spark。为什么我的应用还是OOM？

为此，我们特别邀请了吴磊先生，他根据自己多年的数据处理经验，梳理了一套关于性能优化的方法，帮助您有效加速 Spark 在执行性能的同时，也建立了以性能为导向的发展习惯。

此外，他还将教你如何创建一个分布式应用程序，带你从不同的角度洞察汽油车彩票的趋势和方向，这样你就可以有一个“定性的飞跃”来控制性能调整技能和想法。

你将获得

深入浅出的 Spark 核心原理

全面解析 Spark SQL 性能调优

应用开发、配置项设置实际操作指南

手拉手实现分布式应用

文件目录

开篇词  Spark性能调优，你应该掌握这些“套路”.mp3

开篇词  Spark性能调优，你应该掌握这些“套路”.pdf

01  性能调优的必要性：Spark本身就很快，为什么我还需要调优？.mp3

01  性能调优的必要性：Spark本身就很快，为什么我还需要调优？.pdf

02  性能调优的本质:调优的手段多种多样，从哪里入手？.mp3

02  性能调优的本质:调优的手段多种多样，从哪里入手？.pdf

03  RDD：为什么要理解弹性分布式数据集？.mp3

03  RDD：为什么要理解弹性分布式数据集？.pdf

04   DAG和流水线:什么是“内存计算”？.pdf

04  DAG和流水线:什么是“内存计算”？.mp3

05  调度系统：“数据不动代码动”到底是什么意思？.mp3

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06  存储系统：空间换时间，还是时间换空间？.mp3

06  存储系统:空间换时间，还是时间换空间？.pdf

07   内存管理基础：Spark如何有效利用有限的内存空间？.pdf

07  内存管理基础：Spark如何有效利用有限的内存空间？.mp3

08  应用开发三个原则:如何拓展自己的开发边界？.mp3

08 应用开发三个原则:如何拓展自己的开发边界？.pdf