大数据SQL优化

作者简介

陈鹤<br />大数据专家和架构师，现任东南亚某电商公司大数据专家，曾就职于VIVO等大厂。长期从事大数据架构、实时数据仓库、流批一体与数据应用平台架构研发工作。在Hadoop、Spark、Flink等方面积累了丰富的经验。曾先后主导或参与了多个电商、金融领域的数据体系建设、疑难项目改造、数据平台架构设计与实现项目。数据之力技术丛书编委会委员，PowerData社区核心成员，拥有丰富的大数据相关写作和授课经验。<br /><br />杨国栋<br />数据之力技术丛书编委会主任，杭州电子科技大学硕士，前腾讯软件工程师，《Apache Pulsar原理解析与应用实践》作者。一直就职于头部互联网公司，从事大数据平台与基础架构研发相关工作，在大数据引擎与消息队列引擎方面，一线工作经验特别丰富。热衷知识分享，长期活跃于各个社区。

内容简介

大数据优化经历了从SQL优化到各种优化理论、技术、产品的过程，目前发展到再次回归SQL优化的阶段。SQL是大数据优化的根本，也是必然归宿。但是很多大数据相关从业者已经迷失在了繁多的优化理论和技术中，他们在面的众多平台、插件等各类产品时，会通过各种不同的技术进行优化工作，但是最终得到的效果并不能尽如人意。本书两位作者作为长期活跃在大厂研发一线的工程师，不仅对大数据优化有深入理解，还一直抱有一颗工匠之心，长期研究大数据优化的底层逻辑，最终总结得到一条可以从底层实现优化的方法，这套方法论具有一定的普适性。本书就是对这套方法论的完整呈现和深度分享。