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用了三年Spark大数据，我才明白这些道理

Apache Spark是目前最流行的大数据计算框架之一，我用Spark做大数据处理也有三年了。这三年来，我用Spark做过数据清洗、特征工程、机器学习、实时计算等各种任务，踩了很多坑，也总结了很多经验。本文是我使用Spark三年的一些感悟和总结，包括性能调优、内存管理、数据倾斜处理、稳定性保障等方面的经验和教训。如果…

Spark大数据：踩坑总结与实战经验

用Spark做大数据处理有几年了，从最开始的入门到现在的深入，踩了不少坑。本文总结Spark大数据处理中常见的坑和对应的解决方案，包括数据倾斜、Shuffle调优、内存管理、序列化、性能调优等方面的实战经验。这些坑很多人都会遇到，希望我的总结能帮你少走弯路，提升Spark作业的性能和稳定性。

Spark大数据迁移实战：从旧系统到新系统

最近负责了一个大数据迁移项目，把旧的Hadoop MapReduce系统，迁移到新的Spark系统。整个过程，踩了很多坑，也积累了很多经验。今天，分享一下这次大数据迁移的实战经验，包括迁移前的准备、迁移的步骤、数据校验、性能调优、遇到的问题和解决方案，希望对正在做大数据迁移的朋友有所帮助。

Spark大数据从入门到放弃，我经历了什么

学Spark大数据已经有一段时间了，从最开始的兴致勃勃，到中间的踩坑无数，再到后来差点放弃，最后终于坚持下来，做出了一些成果。这段经历，真的是五味杂陈。今天，把我学习和使用Spark的经历分享出来，包括我踩过的坑、遇到的困难、以及最后总结的经验，希望能帮助正在学Spark的朋友。