gitbook/Spark性能调优实战/README.md

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2022-09-03 22:05:03 +08:00
# Spark性能调优实战
## 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
## 讲师介绍
吴磊,现任 Comcast Freewheel 机器学习团队负责人,负责计算广告业务中机器学习应用的实践、落地与推广。曾任职于 IBM、联想研究院、新浪微博具备丰富的数据库、数据仓库、大数据开发与调优经验。
吴磊热爱技术分享擅长从生活的视角解读技术。做过Spark Summit China 2017 讲师、World AI Conference 2020 讲师在《IBM developerWorks》和《程序员》杂志以及InfoQ上发表过多篇技术文章深受好评。
## 课程介绍
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”。
* * *
### **课程模块设计**
课程按照原理、性能、实战分为三大部分。
**原理篇**主要讲解与性能调优息息相关的核心概念包括RDD、DAG、调度系统、存储系统和内存管理。力求用最贴切的故事和类比、最少的篇幅让你在最短的时间内掌握其核心原理为后续的性能调优打下坚实的基础。
**性能篇**虽然Spark的应用场景可以分为5大类包括海量批处理、实时流计算、图计算、数据分析和机器学习。但它对Spark SQL的倾斜和倚重也是有目共睹所以性能篇主要分两部分来讲。
一部分主要讲解性能调优的通用技巧包括应用开发的基本原则、配置项的设置、Shuffle的优化、资源利用率的提升。另一部分会专注于数据分析领域借助Spark内置优化如Tungsten、AQE和典型场景如数据关联总结Spark SQL中的调优方法和技巧。
**实战篇**以2011-2019的《北京市汽油车摇号》数据为例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帮助你实践我们的方法论和调优技巧不仅要学得快也要学得好
除此之外课程更新期间还会不定期地针对一些热点话题进行加餐。比如和Flink、Presto相比Spark有哪些优势再比如Spark的一些新特性以及业界对于Spark的新探索。这也能帮助你更好地面对变化把握先机。
## 课程目录
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/f9/f7/f9fc3d1cyy855100f0be324122dccef7.png)
## 特别放送
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