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3.10、Shuffle调优之原理概述.mp4
3.11、Shuffle调优之合并map端输出文件.mp4
3.14、算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能.mp4
3.15、算子调优之filter过后使用coalesce减少分区数量.mp4
3.19、troubleshooting之控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM.mp4
3.1、性能调优之在实际项目中分配更多资源.mp4
3.21、troubleshooting之解决YARN队列资源不足导致的application直接失败.mp4
3.22、troubleshooting之解决各种序列化导致的报错.mp4
3.23、troubleshooting之解决算子函数返回NULL导致的问题.mp4
3.25、troubleshooting之解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题.mp4
3.27、数据倾斜解决方案之原理以及现象分析.mp4
3.28、数据倾斜解决方案之聚合源数据以及过滤导致倾斜的key.mp4
3.30、数据倾斜解决方案之使用随机key实现双重聚合.mp4
3.31、数据倾斜解决方案之将reduce join转换为map join.mp4
3.33、数据倾斜解决方案之使用随机数以及扩容表进行join.mp4
3.3、性能调优之在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化.mp4
3.4、性能调优之在实际项目中广播大变量.mp4
3.5、性能调优之在实际项目中使用Kryo序列化.mp4
3.6、性能调优之在实际项目中使用fastutil优化数据格式.mp4
3.9、JVM调优之调节executor堆外内存与连接等待时长.mp4