Spark 与 MapReduce 的 Shuffle 的区别？
MapReduce 和 Spark 在 Shuffle 过程中有显著区别。MapReduce 采用两阶段模型，中间数据写入磁盘，I/O 开销大；而 Spark 使用基于内存的多阶段执行模型，支持操作合并和内存缓存，减少 I/O。Spark 的 RDD 转换优化减少了 Shuffle 次数，提升了性能。此外，Spark 通过 lineage 实现容错，资源管理更灵活，整体大数据处理效率更高。
阿里封神谈hadoop生态学习之路
在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下hadoop的学习之路。
数据湖架构及概念简介
本文整理自阿里云开源大数据技术专家陈鑫伟在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。
Spark Codegen浅析
Codegen是Spark Runtime优化性能的关键技术，核心在于动态生成java代码、即时compile和加载，把解释执行转化为编译执行。Spark Codegen分为Expression级别和WholeStage级别，分别针对表达式计算和全Stage计算做代码生成，都取得了数量级的性能提升。本文浅析Spark Codegen技术原理。