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开篇词  Spark性能调优,你该掌握这些“套路”

01 性能调优的必要性:Spark本身就很快,为啥还需要我调优?
02 性能调优的本质:调优的手段五花八门,该从哪里入手?
03 RDD:为什么你必须要理解弹性分布式数据集?
04 DAG与流水线:到底啥叫“内存计算”?
05 调度系统:“数据不动代码动”到底是什么意思?
06 存储系统:空间换时间,还是时间换空间?
07 内存管理基础:Spark如何高效利用有限的内存空间?
08 应用开发三原则:如何拓展自己的开发边界?
09 调优一筹莫展,配置项速查手册让你事半功倍!(上)
10 调优一筹莫展,配置项速查手册让你事半功倍!(下)
11 Shuffle的工作原理:为什么说Shuffle是一时无两的性能杀手?
12 广播变量(一):克制Shuffle,如何一招制胜!
13 广播变量(二):有哪些途径让Spark SQL选择Broadcast Joins?
14 CPU视角:如何高效地利用CPU?
15 内存视角(一):如何最大化内存的使用效率?
16 内存视角(二):如何有效避免Cache滥用?
17 内存视角(三):OOM都是谁的锅?怎么破?
18 磁盘视角:如果内存无限大,磁盘还有用武之地吗?
19 网络视角:如何有效降低网络开销?
20 RDD和DataFrame:既生瑜、何生亮
21 Catalyst逻辑计划:你的SQL语句是怎么被优化的?(上)
22 Catalyst物理计划:你的SQL语句是怎么被优化的(下)?
23 钨丝计划:Tungsten给开发者带来了哪些福报?
24 Spark 3.0(一):AQE的3个特性怎么才能用好阿
25 Spark 3.0(二):DPP特性该怎么用?
26 Join Hints指南:不同场景下,如何选择Join策略?
27 大表Join小表:广播变量容不下小表怎么办?
28 大表Join大表(一):什么是“分而治之”的调优思路?
29 大表Join大表(二):什么是负隅顽抗的调优思路?
30 应用开发:北京市小客车(汽油车)摇号趋势分析
31 性能调优:手把手带你提升应用的执行性能
结束语  在时间面前,做一个笃定学习的人

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