Spark性能调优实战|JK
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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