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怒怼面试官:Spark 性能调优与故障处理

作者/分享人:Kane
多年大数据领域开发工作,从搭建大数据环境到离线、实时数据分析,了解各阶段技术的选型和使用,乐于探索技术中的难点业务中的痛点,主攻大数据领域相关核心技术,和喜爱技术的同学一起成长!

Spark 是大数据处理必备技术之一,在开发工作中必然会面对性能调优和各种问题故障的处理,那么面试官也最爱在这些方面进行机关枪式的提问,本 Chat 就针对当前实际开发工作中常遇到的热门和冷门问题进行归纳式总结,让读者在面试时以炮弹式的回答怒对面试官!

在本场 Chat 中,会讲到如下内容:

  • Spark 性能调优:从常规、算子、Shuffle、JVM 四个方面讲解。 如:资源配置如何最优、RDD如何优化、并行度/本地等待时长如何调节,map/reduce缓冲区拉取数据参数调节,Executor堆内堆外内存调节等。
  • Spark 数据倾斜解决方式:从七个方案讲解。 如:聚合原数据,过滤倾斜key,聚合算子shuffle,join算子shuffle,采样处理倾斜,扩容join等。
  • Spark 常见问题定位:八个常见故障。 如:OOM常见原因,序列化问题,YARN模式问题,持久化问题等。

适合进行Spark开发的技术人员。

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