你好，我是吴磊。 在数据分析领域，数据关联（Joins）是Shuffle操作的高发区，二者如影随从。可以说，有Joins的地方，就有Shuffle。 我们说过，面对Shuffle，开发者应当“能省则省、能拖则拖”。我们已经讲过了怎么拖，拖指的就是，把...

你好，我是吴磊。 上一讲我们说到，在数据关联场景中，广播变量是克制Shuffle的杀手锏，用Broadcast Joins取代Shuffle Joins可以大幅提升执行性能。但是，很多同学只会使用默认的广播变量，不会去调优。那么，我们该怎么保证Spa...

你好，我是吴磊。 在日常的开发与调优工作中，总有同学向我抱怨：“为什么我的应用CPU利用率这么低？偌大的集群，CPU利用率才10%！”确实，较低的CPU利用率不仅对宝贵的硬件资源来说是一种非常大的浪费，也会让应用端到端的执行性能很难达到令人满意的效果...

你好，我是吴磊。 在Spark的应用开发中，有效利用Cache往往能大幅提升执行性能。 但某一天，有位同学却和我说，自己加了Cache之后，执行性能反而变差了。仔细看了这位同学的代码之后，我吓了一跳。代码中充斥着大量的.cache，无论是RDD，还是...

你好，我是吴磊。 上一讲我们说，想要提升CPU利用率，最重要的就是合理分配执行内存，但是，执行内存只是Spark内存分区的一部分。因此，想要合理分配执行内存，我们必须先从整体上合理划分好Spark所有的内存区域。 可在实际开发应用的时候，身边有不少同...

你好，我是吴磊。 无论是批处理、流计算，还是数据分析、机器学习，只要是在Spark作业中，我们总能见到OOM（Out Of Memory，内存溢出）的身影。一旦出现OOM，作业就会中断，应用的业务功能也都无法执行。因此，及时处理OOM问题是我们日常开...