极客时间 吴磊 Spark 性能调优实战
内容简介
目前，Spark 已然成为分布式数据处理技术的事实标准，也在逐渐成为各大头部互联网公司的标配。对于数据领域的任何一名工程师来说，Spark 开发都是一项必备技能；而想要进入大厂，就更得有丰富的 Spark 性能调优经验。
可现实情况是，我们想要快速上手开发应用很容易，把握应用的执行性能却总也找不到头绪，比如：
明明都是内存计算，为什么我用了 RDD/DataFrame Cache，性能反而更差了？
网上吹得神乎其神的调优手段，为啥到了我这就不好使呢？
并行度设置得也不低，为啥我的 CPU 利用率还是上不去？
节点内存几乎全都划给 Spark 用了，为啥我的应用还是 OOM？
为此，我们特意邀请到了吴磊老师，他根据自己多年的数据处理经验，梳理出了一套关于性能调优的方法论，帮助你在有效加速 Spark 作业执行性能的同时，也建立起以性能为导向的开发习惯。
除此之外，他还会手把手教你打造一个分布式应用，带你从不同角度洞察汽油车摇号的趋势和走向，让你对性能调优技巧和思路的把控有一个“质的飞跃”。
资源目录
——/计算机教程/02极客时间/100073401-专栏课-吴磊-Spark 性能调优实战（完结）/
01-课前必学 (3讲)
01丨性能调优的必要性：Spark本身就很快，为啥还需要我调优？.m4a 5.86M
01丨性能调优的必要性：Spark本身就很快，为啥还需要我调优？.pdf 2.03M
02丨性能调优的本质：调优的手段五花八门，该从哪里入手？.m4a 6.45M
02丨性能调优的本质：调优的手段五花八门，该从哪里入手？.pdf 2.16M
开篇词丨Spark性能调优，你该掌握这些“套路”.m4a 5.08M
开篇词丨Spark性能调优，你该掌握这些“套路”.pdf 6.10M
02-原理篇 (5讲)
03丨RDD：为什么你必须要理解弹性分布式数据集？.m4a 7.06M
03丨RDD：为什么你必须要理解弹性分布式数据集？.pdf 5.44M
04丨DAG与流水线：到底啥叫“内存计算”？.m4a 7.47M
04丨DAG与流水线：到底啥叫“内存计算”？.pdf 2.23M
05丨调度系统：“数据不动代码动”到底是什么意思？.m4a 11.54M
05丨调度系统：“数据不动代码动”到底是什么意思？.pdf 8.93M
06丨存储系统：空间换时间，还是时间换空间？.m4a 8.84M
06丨存储系统：空间换时间，还是时间换空间？.pdf 2.60M
07丨内存管理基础：Spark如何高效利用有限的内存空间？.m4a 9.25M
07丨内存管理基础：Spark如何高效利用有限的内存空间？.pdf 2.69M
03-通用性能调优篇 (12讲)
08丨应用开发三原则：如何拓展自己的开发边界？.m4a 10.91M
08丨应用开发三原则：如何拓展自己的开发边界？.pdf 1.92M
09丨调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（上）.m4a 11.22M
09丨调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（上）.pdf 1.96M
10丨调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（下）.m4a 9.22M
10丨调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（下）.pdf 5.18M
11丨Shuffle的工作原理：为什么说Shuffle是一时无两的性能杀手？.m4a 9.69M
11丨Shuffle的工作原理：为什么说Shuffle是一时无两的性能杀手？.pdf 23.40M
12丨广播变量（一）：克制Shuffle，如何一招制胜！.m4a 7.24M
12丨广播变量（一）：克制Shuffle，如何一招制胜！.pdf 4.13M
13丨广播变量（二）：有哪些途径让SparkSQL选择BroadcastJoins？.m4a 7.40M
13丨广播变量（二）：有哪些途径让SparkSQL选择BroadcastJoins？.pdf 1.50M
14丨CPU视角：如何高效地利用CPU？.m4a 10.31M
14丨CPU视角：如何高效地利用CPU？.pdf 7.18M
15丨内存视角（一）：如何最大化内存的使用效率？.m4a 8.48M
15丨内存视角（一）：如何最大化内存的使用效率？.pdf 1.48M
16丨内存视角（二）：如何有效避免Cache滥用？.m4a 10.61M
16丨内存视角（二）：如何有效避免Cache滥用？.pdf 3.83M
17丨内存视角（三）：OOM都是谁的锅？怎么破？.m4a 8.14M
17丨内存视角（三）：OOM都是谁的锅？怎么破？.pdf 4.50M
18丨磁盘视角：如果内存无限大，磁盘还有用武之地吗？.m4a 7.58M
18丨磁盘视角：如果内存无限大，磁盘还有用武之地吗？.pdf 4.60M
19丨网络视角：如何有效降低网络开销？.m4a 7.23M
19丨网络视角：如何有效降低网络开销？.pdf 2.53M
04-Spark SQL 性能调优篇 (4讲)
20丨RDD和DataFrame：既生瑜、何生亮.m4a 7.22M
20丨RDD和DataFrame：既生瑜、何生亮.pdf 5.25M
21丨Catalyst逻辑计划：你的SQL语句是怎么被优化的？（上）.m4a 8.52M
21丨Catalyst逻辑计划：你的SQL语句是怎么被优化的？（上）.pdf 5.10M
22丨Catalyst物理计划：你的SQL语句是怎么被优化的（下）？.m4a 8.07M
22丨Catalyst物理计划：你的SQL语句是怎么被优化的（下）？.pdf 8.33M
23丨钨丝计划：Tungsten给开发者带来了哪些福报？.m4a 10.00M
23丨钨丝计划：Tungsten给开发者带来了哪些福报？.pdf 5.78M
24丨Spark3.m4a 13.35M
24丨Spark3.pdf 5.41M
25丨Spark3.m4a 10.14M
25丨Spark3.pdf 3.51M
26丨JoinHints指南：不同场景下，如何选择Join策略？.m4a 14.02M
26丨JoinHints指南：不同场景下，如何选择Join策略？.pdf 7.06M
27丨大表Join小表：广播变量容不下小表怎么办？.m4a 15.11M
27丨大表Join小表：广播变量容不下小表怎么办？.pdf 3.91M
28丨大表Join大表（一）：什么是“分而治之”的调优思路？.m4a 11.33M
28丨大表Join大表（一）：什么是“分而治之”的调优思路？.pdf 4.30M
29丨大表Join大表（二）：什么是负隅顽抗的调优思路？.m4a 12.61M
29丨大表Join大表（二）：什么是负隅顽抗的调优思路？.pdf 6.19M
30丨应用开发：北京市小客车（汽油车）摇号趋势分析.m4a 13.82M
30丨应用开发：北京市小客车（汽油车）摇号趋势分析.pdf 3.92M
31丨性能调优：手把手带你提升应用的执行性能.m4a 19.84M
31丨性能调优：手把手带你提升应用的执行性能.pdf 6.63M
05-结束语(2讲)
结束语丨在时间面前，做一个笃定学习的人.m4a 8.56M
结束语丨在时间面前，做一个笃定学习的人.pdf 3.33M
