Hive已死，SparkSQL来啦~

Spark是时下很火的计算框架，由UC Berkeley AMP Lab研发，并由原班人马创建的Databricks负责商业化相关事务。而SparkSQL则是Spark之上搭建的SQL解决方案，主打交互查询场景。

在大数据计算引擎当中，Spark是一个非常重要技术框架，一方面继承了Hadoop MapReduce的优势，另一方面实现了计算效率的提升，满足更加实时性的数据处理需求。

如果要想真正的掌握sparkSQL编程，首先要对sparkSQL的整体框架以及sparkSQL到底能帮助我们解决什么问题有一个整体的认识，然后就是对各个层级关系有一个清晰的认识后，才能真正的掌握它。

目前 Spark 社区生态有哪些发展趋势？
实战视角下 SparkSQL 底层架构和执行过程是什么样子的？
核心功能模块有哪些？如何运用？
性能优化的方向有哪些，策略和手段又有哪些？
应聘时如何准备相关的技术问题？

如何才能掌握以上问题？这里分享一个口碑不错的《SparkSQL 底层原理及调优》公开课。廖雪峰团队中的实力专家授课，帮助提升对 SparkSQL 应用场景、功能实现的系统认知的同时，带领各位在实际案例中直钻技术底层及调优方法，入手不亏！

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王老师将结合自身多年的大数据开发的一线实战经验，从工作中的应用场景出发，引入相关概念和原理剖析，然后分析各种方案的利弊，最后总结和答疑。

02 学习收获

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内容主要分为四大部分：SparkSQL 底层实现原理、完整的执行过程剖析、实用的调优策略和手段、面试题讲解。

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