目录
- 背景
- 第一部分 Spark内存管理详解
- 第二部分 Spark参数说明
- 第三部分 Spark内存优化
- 第四部分 常见线上问题解决
- 参考文献及资料
背景
结合我参与过的数仓项目建设经验和踩过的坑，对于数仓主题、主题域划分个人比较推荐按照业务系统划分或者bu部门来划分主题域（一级主题），这样的话边界较为清晰，数据仓库开发过程也不会因为模型主题的归属引发扯皮和不同意见，然后根据各个系统中的业务过程抽象整合出主题（叫二级主题域也可以）。
数仓建设是一整套方法论，但方法论不一定是真理，每个公司都有自己的业务场景及需求，方法论或别人的方案不一定适用自己的公司，我们需要学习利用这些方法论，然后结合自己公司实际的业务场景来制定自己的主题及主题域划分规范。
http://www.woshipm.com/pd/4845057.html
参考文献及资料
1、数据治理对运维数据体系的思考与启发，链接：http://blog.itpub.net/69994525/viewspace-2762789/