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”。

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、配置项设置实操指南

手把手带你实现一个分布式应用

文件目录

开篇词  Spark性能调优，你该掌握这些“套路”.mp3

开篇词  Spark性能调优，你该掌握这些“套路”.pdf

01  性能调优的必要性：Spark本身就很快，为啥还需要我调优？.mp3

01  性能调优的必要性：Spark本身就很快，为啥还需要我调优？.pdf

02  性能调优的本质：调优的手段五花八门，该从哪里入手？.mp3

02  性能调优的本质：调优的手段五花八门，该从哪里入手？.pdf

03  RDD：为什么你必须要理解弹性分布式数据集？.mp3

03  RDD：为什么你必须要理解弹性分布式数据集？.pdf

04   DAG与流水线：到底啥叫“内存计算”？.pdf

04  DAG与流水线：到底啥叫“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

05  调度系统：“数据不动代码动”到底是什么意思？.pdf

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如何高效利用有限的内存空间？.pdf

07  内存管理基础：Spark如何高效利用有限的内存空间？.mp3

08  应用开发三原则：如何拓展自己的开发边界？.mp3

08 应用开发三原则：如何拓展自己的开发边界？.pdf