名师简介：
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。
目录：
极客时间 Spark性能调优实战 32讲完结百度网盘下载
├─01 性能调优的必要性：Spark本身就很快，为啥还需要我调优？.mp3
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├─02 性能调优的本质：调优的手段五花八门，该从哪里入手？.mp3
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├─03 RDD：为什么你必须要理解弹性分布式数据集？.mp3
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├─04 DAG与流水线：到底啥叫“内存计算”？.pdf
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├─05 调度系统：“数据不动代码动”到底是什么意思？.mp3
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├─06 存储系统：空间换时间，还是时间换空间？.mp3
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├─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
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├─09 调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（上）.pdf
├─09 调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（上）-极客时间.mp3
├─10 调优一筹莫展，配置项速查手册让你事半功倍！（下）.pdf
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├─11 Shuffle的工作原理：为什么说Shuffle是一时无两的性能**？.pdf
├─11 Shuffle的工作原理：为什么说Shuffle是一时无两的性能**？-极客时间.mp3
├─12 广播变量（一）：克制Shuffle，如何一招制胜！.pdf
├─12 广播变量（一）：克制Shuffle，如何一招制胜！-极客时间.mp3
├─13 广播变量（二）：有哪些途径让Spark SQL选择Broadcast Joins？.pdf
├─13 广播变量（二）：有哪些途径让Spark SQL选择Broadcast Joins？-极客时间.mp3
├─14 CPU视角：如何高效地利用CPU？.pdf
├─14 CPU视角：如何高效地利用CPU？-极客时间.mp3
├─15 内存视角（一）：如何最大化内存的使用效率？.pdf
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├─16 内存视角（二）：如何有效避免Cache滥用？.pdf
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├─17 内存视角（三）：OOM都是谁的锅？怎么破？.pdf
├─17 内存视角（三）：OOM都是谁的锅？怎么破？-极客时间.mp3
├─18 磁盘视角：如果内存无限大，磁盘还有用武之地吗？.pdf
├─18 磁盘视角：如果内存无限大，磁盘还有用武之地吗？-极客时间.mp3
├─19 网络视角：如何有效降低网络开销？.pdf
├─19 网络视角：如何有效降低网络开销？-极客时间.mp3
├─20 RDD和DataFrame：既生瑜、何生亮.pdf
├─20 RDD和DataFrame：既生瑜、何生亮-极客时间.mp3
├─21 Catalyst逻辑计划：你的SQL语句是怎么被优化的？（上）.pdf
├─21 Catalyst逻辑计划：你的SQL语句是怎么被优化的？（上）-极客时间.mp3
├─22 Catalyst物理计划：你的SQL语句是怎么被优化的（下）？.pdf
├─22 Catalyst物理计划：你的SQL语句是怎么被优化的（下）？-极客时间.mp3
├─23 钨丝计划：Tungsten给开发者带来了哪些福报？.pdf
├─23 钨丝计划：Tungsten给开发者带来了哪些福报？-极客时间.mp3
├─24 Spark 3.0（一）：AQE的3个特性怎么才能用好.pdf
├─24 Spark 3.0（一）：AQE的3个特性怎么才能用好？-极客时间.mp3
├─25 Spark 3.0（二）：DPP特性该怎么用？.pdf
├─25 Spark 3.0（二）：DPP特性该怎么用？-极客时间.mp3
├─26 Join Hints指南：不同场景下，如何选择Join策略？.pdf
├─26 Join Hints指南：不同场景下，如何选择Join策略？-极客时间.mp3
├─27 大表Join小表：广播变量容不下小表怎么办？-极客时间.mp3
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├─28 大表Join大表（一）：什么是“分而治之”的调优思路？.pdf
├─28 大表Join大表（一）：什么是“分而治之”的调优思路？-极客时间.mp3
├─29 大表Join大表（二）：什么是负隅顽抗的调优思路？.mp3
├─29 大表Join大表（二）：什么是负隅顽抗的调优思路？.pdf
├─30 应用开发：北京市小客车（汽油车）摇号趋势分析.pdf
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├─31 性能调优：手把手带你提升应用的执行性能.mp3
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├─结束语 在时间面前，做一个笃定学习的人.mp3
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├─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
