Java工程师学习指南 完结篇 先声明一点,文章里面不会详细到每一步怎么操作,只会提供大致的思路和方向,给大家以启发,如果真的要一步一步指导操作的话,那至少需要一本书的厚度啦. 因为笔者还只是一名在校生,所以写的内容主要还是针对Java初学者或者接触Java后端不久的朋友,不适用于已经工作多年的Java大佬们.所以本文中的方法不一定适合所有人,如有错误还请谅解. 本期的内容是系列文章的最后一部分内容了.这个系列可能还有很多东西没有说清楚,也有很多内容被忽略了.但是这些内容也确实是笔者结合自己经验…

Java工程师学习指南 中级篇 最近有很多小伙伴来问我,Java小白如何入门,如何安排学习路线,每一步应该怎么走比较好.原本我以为之前的几篇文章已经可以解决大家的问题了,其实不然,因为我写的文章都是站在Java后端的全局上进行思考和总结的,忽略了很多小白们的感受,而很多朋友都需要更加基础,更加详细的学习路线. 所以,今天我们重新开一个新的专题,分别按照四个部分讲述Java的学习路线,笔者也打算趁此机会,回忆一下自己的Java学习历程.今天我们要讲的是第三部分,Java工程师学习指南(中级篇).…

Java工程师学习指南 初级篇 最近有很多小伙伴来问我,Java小白如何入门,如何安排学习路线,每一步应该怎么走比较好.原本我以为之前的几篇文章已经可以解决大家的问题了,其实不然,因为我之前写的文章都是站在Java后端的全局上进行思考和总结的,忽略了很多小白们的感受,而很多朋友都需要更加基础,更加详细的学习路线. 所以,今天我们重新开一个新的专题,分别按照四篇文章讲述Java的学习路线(分别是入门篇,初级篇,中级篇,高级篇),笔者也打算趁此机会,回忆一下自己的Java学习历程.今天我们要讲的是,…

Java工程师学习指南 入门篇 最近有很多小伙伴来问我,Java小白如何入门,如何安排学习路线,每一步应该怎么走比较好.原本我以为之前的几篇文章已经可以解决大家的问题了,其实不然,因为我之前写的文章都是站在Java后端的全局上进行思考和总结的,忽略了很多小白们的感受,而很多朋友都需要更加基础,更加详细的学习路线. 所以,今天我们重新开一个新的专题,分别按照四篇文章讲述Java的学习路线(分别是入门篇,初级篇,中级篇,高级篇),笔者也打算趁此机会,回忆一下自己的Java学习历程.今天我们要讲的是,…

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

本文转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 感谢原作者 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行原理 资源参数调优 写在最后的话 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的…