各位大佬,Spark的重点难点系列暂时更新完毕

共 1625字,需浏览 4分钟

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2022-01-23 21:15

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这个系列写的断断续续,感觉内容还有很多没有涉及。

因为之前写Spark系列的文章太多了,很多东西对大家来说早就是耳熟能详。另外因为社区发展的重心的原因,关于Spark的Streaming和Structured Streaming部分我甚至只字未提。

这个列表包括:

【Spark重点难点】你从未深入理解的RDD和关键角色

【Spark重点难点】你以为的Shuffle和真正的Shuffle

【Spark重点难点】你的数据存在哪了?

【Spark重点难点】你的代码跑起来谁说了算?(内存管理)

【Spark重点难点】SparkSQL YYDS(上)!

【Spark重点难点06】SparkSQL YYDS(中)!

【Spark重点难点07】SparkSQL YYDS(加餐)!

【Spark重点难点08】Spark3.0中的AQE和DPP小总结

【Spark重点难点】Spark3.0核心调优参数小总结

【Spark重点难点-面试篇】SparkSQL面试专题

我在写这个系列的时候,也查了很多资料。2018-2019年我还在做基于Spark的实时计算平台期间对Spark的理解应该是巅峰水平,下了不少功夫,当时组里还在社区参与了一些讨论。

但是这两年因为Flink的崛起,关注开始慢慢少了。但是这也不代表Spark就会沉沦,茫茫多的外企和国内企业还是有非常多业务跑在Spark上,未来写Spark的文章可能是更多的聚焦在和例如Hudi、IceBerg、Pulsar这些新兴的数据组件的结合过程中。

目前组里有大项目在开发中,希望在年前上线。一直脱不开身去学习新的东西,写东西的频率也保证不了,会在年后有所缓解。

新的篇章已经有构思了,期待我后面的「Flink和数据湖小巨头们」系列文章的激烈碰撞吧!

目前也在尝试将一些生产日志数据等非核心链路数据入湖,我已经偷偷潜伏进数据湖的各种社区了!

如果这个文章对你有帮助,不要忘记 「在看」 「点赞」 「收藏」 三连啊!


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