最近有很多同学微信问我说：峰哥，能不能帮我看看简历里的项目可以写哪些亮点或难点？
一般写难点可以从业务、架构、技术框架，对于大多数人来说写技术框架的难点比较好切入。
拿一个大数据项目来说，你用了很多框架，其中有Hadoop Spark Kafka Zookeeper等，刚好你对Spark比较熟悉，这时你就可以在Spark上做文章去包装优化你的项目。
比如常见Spark技术难点有：Spark处理小文件问题、OOM、内存资源分配、数据倾斜等，后几者可以统一归纳为性能调优。
Spark性能调优细分为：资源分配、JVM调优、shuffle调优、算子调优、数据倾斜等。
网上关于性能调优的资料非常多，但更多的是停留在理论层面，毕竟你是写在简历项目上，所以得落实到具体的项目场景才可以。所以你需要先理解理论，然后反推回自己的项目，看是否能进行落地。
你总不能在简历上写了个技术难点 --- 解决了数据倾斜问题。但当面试官问你项目里哪里出现了数据倾斜、为什么出现数据倾斜、如何解决？
你要是生搬硬套像回答Java的HashMap一样搞一套八股文出来，基本是凉了。
所以光会说不牛逼，能结合项目说才是真牛逼！
之前我的公众号发了很多Spark性能调优的文章，感兴趣的可以自行搜索查阅。
文章很多，但基本都是偏理论层面。刚好极客时间上新了一门《Spark性能调优实战》，里面不止有理论，也有实战篇，更重要的是作者是大厂的技术负责人，内容质量肯定没话说。
作者是吴磊，现任 Comcast Freewheel 机器学习团队负责人，主要负责计算广告业务中机器学习应用的实践、落地与推广。之前也任职于 IBM、联想研究院、新浪微博，可以说具备丰富的数据库、数据仓库、大数据开发与调优经验了。
早之前听说过他，研究 Spark 是下了功夫的，而且做事儿有股“较真儿”的风格，看课程目录就知道，是个严谨、认真的人，跟着这样有实践、有理论，懂实现细节的大佬学习，错不了。
课程的完整目录在这，大家可以看看。
这门课不仅深入浅出的讲了 Spark 核心原理，还全面解析 Spark SQL 性能调优，总结了一份应用开发、配置项设置实操指南，真心实用。
最吸引我的是实操，专栏以「北京市汽油车摇号」数据为例，手把手带你实现一个分布式应用。一句话总结，就是能让你一站式加速 Spark 作业执行性能，是不是很牛。
