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本书是《编程卓越之道》系列书的第二卷，将探讨怎样用高级语言（而非汇编语言）编程得到高效率机器代码。在书中，您可以学到如何分析编译器的输出，以便检验代码的所作所为，从而得到高质量的机器码；了解编译器为常见控制结构生成的典型机器指令，以便在编写高级语言程序时选用恰当的语句；掌握编译器将各种常量和变量类型转换成机器数据的方法，以便于使用这些数据写出又快又短的程序。 书中的理论超出了特定的编程语言和CPU架构，以各种处理器平台进行开发的高级语言程序员都能从中汲取到卓越编程的营养。 编程卓越之道 第二卷 目录 第1章 以底层语言思考，用高级语言编程 第2章 要不要学汇编语言 第3章 高级语言程序员应具备的80x86汇编知识 第4章 高级语言程序员应具备的PowerPC汇编知识 第5章 编译器的操作与代码生成 第6章 分析编译器输出的工具 第7章 常量与高级语言 第8章 变量 第9章 数组 第10章 字符串 第11章 指针 第12章 记录、联合和类 第13章 算术与逻辑表达式 第14章 控制结构与程序判定 第15章 迭代控制结构 第16章 函数与过程 软件工程学 附录 80x86和PowerPC处理器家族的概要对比 网上附录 索引

SparkSQL是apache Spark用来处理结构化数据的一个模块，SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。这个资料包，包含了sparkSQL底层实现原理+sparkSQL调优两个部分。还提供了代码实例。 SparkSQL的前身是Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。 SparkSQL作为Spark生态的一员，而不再受限于Hive，只是兼容Hive；而Hive on Spark是一个Hive的发展计划，该计划将Spark作为Hive的底层引擎之一，也就是说，Hive将不再受限于一个引擎，可以采用Map-Reduce、Tez、Spark等引擎。 对于开发人员来讲，SparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是SparkSQL。Spark SQL为了简化RDD的开发，提高开发效率，提供了2个编程抽象，类似Spark Core中的RDD，即DataFrame和DataSet。

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