# Apache Spark系列技术直播# 第五讲【 Spark RDD编程入门】-低调大师

# Apache Spark系列技术直播# 第五讲【 Spark RDD编程入门】

2018-12-11 682

内容提要：本次讲座主要涵盖Spark RDD编程入门基础，包括：

Spark、RDD简介
RDD API简介
打包与spark-submit
性能分析与调优基础

主讲人：王道远(健身) 阿里巴巴计算平台EMR技术专家

直播时间：2018.12.13（本周四）19:00 - 20:00

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MaxCompute 表(Table)设计规范

表的限制项表(Table)设计规范表设计主要目标表设计的影响表设计步骤表数据存储规范按数据分层规范数据生命周期按数据的变更和历史规范数据的保存数据导入通道与表设计分区设计与逻辑存储的对应表和分区设计基本规则分区设计分区字段和普通字段的选择分区字段定义依据分区个数定义依据分区数量和数据量建议表的限制项表(Table)设计规范表设计主要目标降低存储成本。合适的表设计可以在数据分层设计上降低冗余存储，减少中间表数据量大小。同时正确的对表数据进行生命周期管理，更能够直接降低存储的数据量以降低存储成本。降低计算成本。对表设计规范化，以便在后续对表数据进行查询计算过程中，可以依据这些规范优化数据的读取，减少计算过程中的冗余读写和计算，提升计算性能的同时降低成本。降低维护复杂度。规范化的表分层设计能够直接体现业务的特点。如通过对数

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MaxCompute表设计最佳实践产生大量小文件的操作 MaxCompute表的小文件会影响存储和计算性能，因此我们先介绍下什么样的操作会产生大量小文件，从而在做表设计的时候考虑避开此类操作。使用MaxCompute Tunnel SDK上传数据，上传过程中，每commit一次就会产生一个文件。这时每个文件过小(比如几K)，并且频繁上传(比如5秒上传)一次，则一小时就会产生720个小文件，一天就会产生17280个小文件。使用MaxCompute Tunnel SDK上传数据，create了session但是没有upload数据直接做了 commit，产生大量空目录(服务侧等同于小文件)。使用MaxCompute Console命令行工具Tunnel命令上传时，将本地大文件切分过小，导致上传后产生文件数过多，文件过小。通过Da

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