- 00 开篇词 Spark性能调优，你该掌握这些“套路”.md
- 01 性能调优的必要性：Spark本身就很快，为啥还需要我调优？.md
- 02 性能调优的本质：调优的手段五花八门，该从哪里入手？.md
- 03 RDD：为什么你必须要理解弹性分布式数据集？.md
- 04 DAG与流水线：到底啥叫“内存计算”？.md
- 05 调度系统：“数据不动代码动”到底是什么意思？.md
- 06 存储系统：空间换时间，还是时间换空间？.md
- 07 内存管理基础：Spark如何高效利用有限的内存空间？.md
- 08 应用开发三原则：如何拓展自己的开发边界？.md
- 09 调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（上）.md
- 10 调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（下）.md
- 11 为什么说Shuffle是一时无两的性能杀手？.md
- 12 广播变量（一）：克制Shuffle，如何一招制胜！.md
- 13 广播变量（二）：如何让Spark SQL选择Broadcast Joins？.md
- 14 CPU视角：如何高效地利用CPU？.md
- 15 内存视角（一）：如何最大化内存的使用效率？.md
- 16 内存视角（二）：如何有效避免Cache滥用？.md
- 17 内存视角（三）：OOM都是谁的锅？怎么破？.md
- 18 磁盘视角：如果内存无限大，磁盘还有用武之地吗？.md
- 19 网络视角：如何有效降低网络开销？.md
- 20 RDD和DataFrame：既生瑜，何生亮？.md
- 21 Catalyst逻辑计划：你的SQL语句是怎么被优化的？（上）.md
- 22 Catalyst物理计划：你的SQL语句是怎么被优化的（下）？.md
- 23 钨丝计划：Tungsten给开发者带来了哪些福报？.md
- 24 Spark 3.0（一）：AQE的3个特性怎么才能用好？.md
- 25 Spark 3.0（二）：DPP特性该怎么用？.md
- 26 Join Hints指南：不同场景下，如何选择Join策略？.md
- 27 大表Join小表：广播变量容不下小表怎么办？.md
- 28 大表Join大表（一）：什么是“分而治之”的调优思路？.md
- 29 大表Join大表（二）：什么是负隅顽抗的调优思路？.md
- 30 应用开发：北京市小客车（汽油车）摇号趋势分析.md
- 31 性能调优：手把手带你提升应用的执行性能.md
- Spark UI（上）深入解读Spark作业的“体检报告”.md
- Spark UI（下）：深入解读Spark作业的“体检报告”.md
- 期末考试 “Spark性能调优”100分试卷等你来挑战！.md
- 结束语 在时间面前，做一个笃定学习的人.md
- 捐赠
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Spark性能调优实战
- 00 开篇词 Spark性能调优，你该掌握这些“套路”.md
- 01 性能调优的必要性：Spark本身就很快，为啥还需要我调优？.md
- 02 性能调优的本质：调优的手段五花八门，该从哪里入手？.md
- 03 RDD：为什么你必须要理解弹性分布式数据集？.md
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- 13 广播变量（二）：如何让Spark SQL选择Broadcast Joins？.md
- 14 CPU视角：如何高效地利用CPU？.md
- 15 内存视角（一）：如何最大化内存的使用效率？.md
- 16 内存视角（二）：如何有效避免Cache滥用？.md
- 17 内存视角（三）：OOM都是谁的锅？怎么破？.md
- 18 磁盘视角：如果内存无限大，磁盘还有用武之地吗？.md
- 19 网络视角：如何有效降低网络开销？.md
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- 22 Catalyst物理计划：你的SQL语句是怎么被优化的（下）？.md
- 23 钨丝计划：Tungsten给开发者带来了哪些福报？.md
- 24 Spark 3.0（一）：AQE的3个特性怎么才能用好？.md
- 25 Spark 3.0（二）：DPP特性该怎么用？.md
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