MySQL企业级性能调优实战，针对MySQL数据库及存储引擎进行拆解，包括了InnoDB存储引擎，MyISAM存储引擎，Memory存储引擎，CSV存储引擎，B+ Tree索引原理等内容。

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。

假定你已经了解了运行时的数据区域和常用的垃圾回收算法，也了解了Hotspot支持的垃圾回收器。 一、cpu占用过高 cpu占用过高要分情况讨论，是不是业务上在搞活动，突然有大批的流量进来，而且活动结束

Elasticsearch是非常灵活且功能丰富的搜索引擎，它提供了许多不同查询数据的方法。在实战业务场景中，经常会出现远远低于预期查询速度的慢查询。如果业务对查询延迟很敏感，Elasticsearch 查询延迟中的抖动现象就是比较困扰的一类问题。 作为分布式系统的Elasticsearch，可能有各种影响查询性能的因素。本文将分析可能导致慢查询的因素，并提供一些优化搜索速度的建议。

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