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如何在 Spark SQL 中优化 JSON 数据的处理性能？

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Spark SQL 中的 Codegen 优化是如何工作的？它对查询性能的提升有何帮助？

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在 Spark 中，如何通过动态资源分配实现资源的精细化管理？

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Spark 的 Shuffle 读取阶段是如何优化的？如何减少网络 IO 和延迟？

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Spark 的内存和磁盘溢写策略是如何设计的？如何优化以避免频繁的溢写？

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Spark 中的 Windowing 操作是如何实现的？它的应用场景有哪些？

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在 Mahout 中，如何处理实时推荐和批处理推荐的结合？

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Mahout 中的增量学习算法是如何实现的？有哪些应用场景？

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在 Mahout 中，如何优化分布式聚类算法的执行效率？

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Mahout 的 Spark 实现如何提高数据处理效率？

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