Apache Spark 深度实战：从 RDD 血统机制到 Catalyst 优化器、自适应查询执行与生产级调优的完全工程指南
深入解析 Apache Spark 分布式计算引擎核心原理与生产级调优方法论：RDD 弹性分布式数据集与 Lineage 血统容错、DAG 阶段划分与宽窄依赖、Catalyst 基于规则的优化器与成本模型、Tungsten 堆外内存管理与代码生成、自适应查询执行(AQE)动态优化、Shuffle 全流程与外部排序服务、DataFrame/Dataset 统一 API 与强类型安全、Delta Lake ACID 事务与 Schema 演进、Spark Structured Streaming 事件时间处理、广播变量与累加器分布式共享、数据倾斜 Salting 与 AQE 自适应合并、内存模型统一内存管理与 GC 调优、动态分区裁剪与谓词下推、推测执行与 Blacklist 容错机制、基于 Prometheus + Grafana 的全方位监控体系、大规模集群部署与 Kubernetes 原生调度
