Spark性能调优实战

• 00-开篇词-Spark性能调优，你该掌握这些“套路”.html
• 01-01-性能调优的必要性：Spark本身就很快，为啥还需要我调优？.html
• 02-02-性能调优的本质：调优的手段五花八门，该从哪里入手？.html
• 03-03-RDD：为什么你必须要理解弹性分布式数据集？.html
• 04-04-DAG与流水线：到底啥叫“内存计算”？.html
• 05-05-调度系统：“数据不动代码动”到底是什么意思？.html
• 06-06-存储系统：空间换时间，还是时间换空间？.html
• 07-07-内存管理基础：Spark如何高效利用有限的内存空间？.html
• 08-08-应用开发三原则：如何拓展自己的开发边界？.html
• 09-09-调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（上）.html
• 10-10-调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（下）.html
• 11-11-为什么说Shuffle是一时无两的性能杀手？.html
• 12-12-广播变量（一）：克制Shuffle，如何一招制胜！.html
• 13-13-广播变量（二）：如何让SparkSQL选择BroadcastJoins？.html
• 14-14-CPU视角：如何高效地利用CPU？.html
• 15-15-内存视角（一）：如何最大化内存的使用效率？.html
• 16-16-内存视角（二）：如何有效避免Cache滥用？.html
• 17-17-内存视角（三）：OOM都是谁的锅？怎么破？.html
• 18-18-磁盘视角：如果内存无限大，磁盘还有用武之地吗？.html
• 19-19-网络视角：如何有效降低网络开销？.html
• 20-20-RDD和DataFrame：既生瑜，何生亮？.html
• 21-21-Catalyst逻辑计划：你的SQL语句是怎么被优化的？（上）.html
• 22-22-Catalyst物理计划：你的SQL语句是怎么被优化的（下）？.html
• 23-23-钨丝计划：Tungsten给开发者带来了哪些福报？.html
• 24-24-Spark3.0（一）：AQE的3个特性怎么才能用好？.html
• 25-25-Spark3.0（二）：DPP特性该怎么用？.html
• 26-26-JoinHints指南：不同场景下，如何选择Join策略？.html
• 27-27-大表Join小表：广播变量容不下小表怎么办？.html
• 28-28-大表Join大表（一）：什么是“分而治之”的调优思路？.html
• 29-29-大表Join大表（二）：什么是负隅顽抗的调优思路？.html
• 30-30-应用开发：北京市小客车（汽油车）摇号趋势分析.html
• 31-31-性能调优：手把手带你提升应用的执行性能.html
• 32-SparkUI（上）-深入解读Spark作业的“体检报告”.html
• 33-SparkUI（下）：深入解读Spark作业的“体检报告”.html
• 34-期末考试-“Spark性能调优”100分试卷等你来挑战！.html
• 35-结束语-在时间面前，做一个笃定学习的人.html