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回復”面試“獲取更多驚喜
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這個系列寫的斷斷續續，感覺內容還有很多沒有涉及，
因為之前寫Spark系列的文章太多了，很多東西對大家來說早就是耳熟能詳，另外因為社區發展的重心的原因，關于Spark的Streaming和Structured Streaming部分我甚至只字未提，
這個串列包括：
【Spark重點難點】你從未深入理解的RDD和關鍵角色
【Spark重點難點】你以為的Shuffle和真正的Shuffle
【Spark重點難點】你的資料存在哪了?
【Spark重點難點】你的代碼跑起來誰說了算？(記憶體管理)
【Spark重點難點】SparkSQL YYDS(上)！
【Spark重點難點06】SparkSQL YYDS(中)！
【Spark重點難點07】SparkSQL YYDS(加餐)！
【Spark重點難點08】Spark3.0中的AQE和DPP小總結
【Spark重點難點】Spark3.0核心調優引數小總結
【Spark重點難點-面試篇】SparkSQL面試專題
我在寫這個系列的時候，也查了很多資料，2018-2019年我還在做基于Spark的實時計算平臺期間對Spark的理解應該是巔峰水平，下了不少功夫，當時組里還在社區參與了一些討論，
但是這兩年因為Flink的崛起，關注開始慢慢少了，但是這也不代表Spark就會沉淪，茫茫多的外企和國內企業還是有非常多業務跑在Spark上，未來寫Spark的文章可能是更多的聚焦在和例如Hudi、IceBerg、Pulsar這些新興的資料組件的結合程序中，
目前組里有大專案在開發中，希望在年前上線，一直脫不開身去學習新的東西，寫東西的頻率也保證不了，會在年后有所緩解，
新的篇章已經有構思了，期待我后面的「Flink和資料湖小巨頭們」系列文章的激烈碰撞吧！
目前也在嘗試將一些生產日志資料等非核心鏈路資料入湖，我已經偷偷潛伏進資料湖的各種社區了！
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我們點開一個檔案夾后:
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