SparkSQL离线任务优化方案

SparkSQL 的设计思路其实挺有意思的，它不是简单把 SQL 套进 Spark 里，而是搞了个叫DataFrame API的东西，让你写 SQL 风格的代码也能享受到函数式编程的灵活。嗯，配上它那个Catalyst 优化器，不光能自动搞优化，还能扩展规则，写自定义逻辑也方便，开发起来还挺省心的。你要是 JSON 这类结构数据，SparkSQL 还能自动推断数据模式，不用手动写 schema，省了不少事。而且它还支持查询联邦，也就是说，你写一条 SQL 就能查外部数据库，这点用在数据湖场景下就香。说白了，SparkSQL 就是把过程式和声明式揉一块了，功能上比 Hive 更丰富，效率上比 S

此文档整理了 SparkSQL 相关的语句，为个人学习者提供了便捷的参考。

SparkSQL 编程指南

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

优化任务清除工具，用友，优化任务清除工具

离线环境下想搭个高可用的 Redis 集群，你会遇到不少坑，是连网都不方便的时候。这个方案就比较贴地气，把整个部署流程拆得细，从环境准备到依赖安装一条龙服务，基本照着来就能跑起来。节点之间靠PING-PONG 机制保持通信状态，Master 挂了还能自动切换成新的，挺智能的，容错做得还不错。每个节点负责一部分数据，通过槽来分区分片，整体效率还蛮高的。它还讲了怎么搞定 GCC、zlib、Ruby 这些依赖，没网络也能本地装，挺适合一些内网环境、隔离区部署的场景。离线环境部署最大的问题就是依赖乱七八糟，这文档把这个问题得还挺彻底。你要是做私有云或者测试环境要模拟真实生产集群，这种方案就实用。如果你

Sparksql 的内核剖析内容，讲得蛮细的，适合你想搞懂底层执行逻辑的时候翻一翻。优化器、执行计划这块讲得挺清楚，不是那种空谈架构的风格，而是结合了具体的执行细节。像Catalyst的流程、执行计划生成的逻辑，写得还蛮实在的。 优化器部分看着挺过瘾，从Unresolved Logical Plan一路讲到Physical Plan，能让你搞清楚中间每一步都发生了什么。你如果写 UDF，或者调优卡壳的时候，就会知道这些细节到底值不值得深挖。 我还顺手找了几篇挺搭的文章，和这份内容结合着看，效果更好： 优化器和执行计划（偏 Spark） Oracle 优化器选择与执行计划（Oracle

ClouderaManager离线扩容过程中的最佳实践和技术调整

本资源涵盖Spark编程学习资料及Python实例，包括Spark编程模型、构建分布式集群、开发环境与测试、RDD编程API实战、运行模式详解、Spark内核解析、GraphX图计算与挖掘实战、Spark SQL原理与实战、基于Spark的机器学习、Tachyon文件系统、Spark Streaming原理与实战、多语言编程支持、R语言在Spark中的应用、性能优化与最佳实践、Spark源码解析。