2018-12-13在公司里没有接触大数据的机会，要想深入学习的话，需要怎么办呢，现在不管是看书，看demo，等总是感觉不深入，有什么好的办法吗 16
2018-12-13老师，文中的图是用什么软件得出的？作者回复: 自己开发，后面会讲到。
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2018-12-13我们公司集群作业最多的就是SQL作业约占80%，不管是hive SQL还是spark SQL，presto的SQL引擎都不是完美的，执行任务都有可能卡住99%就不动了。优化业务逻辑，SQL的写法是关键，减少重复计算，共用中间结果，还要有分区表的感念。作者回复: 👍🏻
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2018-12-141.第一个案例的代码，关于文件锁的范围，我有强迫症，就是把锁的范围再缩小一点，仅仅锁住判断下载的那段代码就好啦。
2.关于案例5，我有点看不懂网络使用率的图，为什么是50多秒的延迟，能不能用红圈圈一下。 2
2018-12-13通过这节的阅读学习，通过第一个大数据实战产品，了解了性能调优的一般流程，通过性能测试，分析资源瓶颈，分析系统架构及代码，通过架构，代码及基础设施来进行调优，最后在进行测试。
老师通过5个方面进行的分析说明，1，Spark任务文件初始化调优，2，Spark任务调度优化，3，Spark应用配置优化，4，操作系统优化，5，硬件优化。通过这些维度的分析，我进一步的知道，做大数据开发，一样需要有好的计算机基本功，这是每一个技术人员的底层能力。
所以大数据开发中都会涉及到硬件，系统，大数据产品及其配置，应用程序开发和部署等实际经验，学习到这里，我需要真正做一判断，是真正决定走技术路，在接下来至少10年的时间去做技术呢？还是为了仅仅熟悉大数据方面的知识，适可而止呢？
我作为一名平凡而不想平庸的人，过程中再难我也会一路前行。展开 2
2018-12-13第三步【分析系统架构、代码，发现资源利用关键所在，思考优化策略】思考过程中可以拿阿姆达尔法则做指引，选出优化收益最大的模块 2
2018-12-13怎么实现操作的，讲解安利有什么具体指标？超过多少算不合理 2
2019-12-23坐而论道
2019-09-28😜还没实际用大数据的东西，先自己开阔视野学习学习。
2019-09-12又看了一遍，觉得老师在代码方面功底很强！作者回复: ^_^
2019-01-171、你们用的是什么性能测试工具？
2、hadoop、spark是用java语言开发的吗？若是现在支持JDK9吗？
2019-01-08在第二个案例中说到，先注册的Executor可能会认领全部的任务，也就是说其所在的物理机会把那个stage的全部工作都做了吗？但是本着“移动计算比移动数据更划算的理论”，如果所有的任务都在一台机器上做岂不是会导致数据的移动？不知道我的理解有没有错哈作者回复: 是的，数据会有更多移动
2018-12-14李老师，案例2中说的 Worker 提供的计算单元数 默认是有几十个的吗？同时是不是可以根据spark.default.parallelism这个来指定的吗？- 2018-12-13代码直接提交到apache?为什么不能直接下找