Hive已死,SparkSQL来啦~

2020-11-08 00:00:00 数据 框架 底层 相关 预习

Spark是时下很火的计算框架,由UC Berkeley AMP Lab研发,并由原班人马创建的Databricks负责商业化相关事务。而SparkSQL则是Spark之上搭建的SQL解决方案,主打交互查询场景。


在大数据计算引擎当中,Spark是一个非常重要技术框架,一方面继承了Hadoop MapReduce的优势,另一方面实现了计算效率的提升,满足更加实时性的数据处理需求。



如果要想真正的掌握sparkSQL编程,首先要对sparkSQL的整体框架以及sparkSQL到底能帮助我们解决什么问题有一个整体的认识,然后就是对各个层级关系有一个清晰的认识后,才能真正的掌握它。


  1. 目前 Spark 社区生态有哪些发展趋势?

  2. 实战视角下 SparkSQL 底层架构和执行过程是什么样子的?

  3. 核心功能模块有哪些?如何运用?

  4. 性能优化的方向有哪些,策略和手段又有哪些?

  5. 应聘时如何准备相关的技术问题?


如何才能掌握以上问题?这里分享一个口碑不错的《SparkSQL 底层原理及调优》公开课。廖雪峰团队中的实力专家授课,帮助提升对 SparkSQL 应用场景、功能实现的系统认知的同时,带领各位在实际案例中直钻技术底层及调优方法,入手不亏!


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01 讲师


此次分享的主讲人——王老师,曾先后职于思源科技,中国移动研究院等公司,亲身见证了大数据在中国的崛起之路。他主导设计并落地实施的大数据网安系统,为多地的治安管理做出了有利贡献。无论是大数据生态圈的各种框架运用、大数据架构的系统设计,都有自己独特的见解。


王老师将结合自身多年的大数据开发的一线实战经验,从工作中的应用场景出发,引入相关概念和原理剖析,然后分析各种方案的利弊,后总结和答疑。


02 学习收获


听本次课程,你可以有一下收获:


03 课程内容


内容主要分为四大部分:SparkSQL 底层实现原理、完整的执行过程剖析、实用的调优策略和手段、面试题讲解。


04 适合谁学?



05 限时福利


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