"Spark 调优攻略上册：企业级大规模数据计算引擎优化策略全解析"

《Spark 调优攻略上册》是一本深度整合互联网优质内容的指南，主要针对企业级大规模数据计算引擎Spark的多维度优化策略进行详细阐述。这本攻略不仅涵盖了Apache Spark本身的优化方法，还包括了Data Lake和阿里云EMR智能团队研发的Jindo-Spark如何基于Apache Spark进行多维优化的实践经验和原理解析。本书作者李亚鹏在大规模分布式计算领域有多年的深耕经验，通过整理互联网上的优质Blog和PPT内容，将关于Apache Spark的优化策略整合成了一本系统的指南，旨在让读者不仅了解优化的具体方法，还能深入理解其原理和内在逻辑。 Apache Spark是一种多语言引擎，可用于在单节点机器或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习任务。它由Matei于2009年在加州大学伯克利分校AMP实验室开发，可用来构建大型、低延迟的数据分析应用程序。整本攻略围绕Apache Spark的优化展开，深入探讨了其起源、生态系统以及多语言引擎的特点和应用场景。通过详细介绍Apache Spark的发展和应用背景，读者可以全面了解这一计算引擎的优势和潜在价值。 本书的核心内容是关于Apache Spark的多维度优化策略。作者围绕数据计算引擎Spark展开了多方面的优化方法，涵盖了数据存储、计算性能、任务调度、资源管理等多个方面。同时，攻略还囊括了Data Lake和阿里云EMR智能团队研发的Jindo-Spark等相关技术的优化经验，为读者提供了更加全面和深入的优化思路和方法。 通过整合互联网上的优质Blog和PPT内容，本书将关于Apache Spark的优化策略进行了系统的整理和总结，呈现给读者一本全面而深入的优化指南。读者可以从中获得关于Spark优化的最新实践经验和原理解析，帮助他们更好地应用和理解这一多语言引擎在大规模数据计算和分析中的优势和特点。 总的来说，《Spark 调优攻略上册》是一本深度整合互联网优质内容的指南，主要针对企业级大规模数据计算引擎Spark的多维度优化策略进行详细阐述。本书不仅提供了关于Apache Spark优化的具体方法，还帮助读者深入理解其原理和内在逻辑，为他们在实际应用中更好地发挥其优势提供全面而深入的指导。