标题和描述中提到的"已有文档word版 截止221103"表明这是一组Word文档，包含了截止到2022年11月3日的最新信息。结合提供的标签“jdk11”，我们可以推测这些文档可能涵盖了与Java开发工具包（JDK）11相关的技术知识，特别是关于其在大数据处理和分析领域的应用。
1. **JDK11**: JDK 11是Java的一个长期支持（LTS）版本，它引入了许多新特性，包括模块系统（Project Jigsaw）、HTTP客户端API、动态类型语言支持等。在大数据领域，JDK11的性能提升和新功能对Spark、Flink等框架的优化至关重要。
2. **Spark SQL优化**：Spark SQL是Apache Spark的一个组件，用于处理结构化数据。Spark SQL优化的文档可能涉及如何调整配置参数、使用广播JOIN、减少shuffle操作、优化数据源读写等，以提高查询效率和资源利用率。
3. **Spark优化总结**：这部分内容可能涵盖Spark作业的内存管理、任务调度、数据分区、宽依赖处理等方面的最佳实践，以及如何通过动态资源分配和持久化缓存来提升性能。
4. **Flink优化总结**：Apache Flink是一个流处理框架，优化可能涉及到检查点策略、并行度调整、状态管理、网络传输优化等，以降低延迟并提高吞吐量。
5. **Hive on Spark优化**：Hive on Spark是指使用Spark作为Hive的数据处理引擎，优化可能包括选择合适的执行模式、调整Hive和Spark的配置、优化SQL查询等，以改善整体性能。
6. **Hive3源码总结**：深入理解Hive3的源码可以帮助开发者更好地理解其工作原理，优化查询性能，例如理解元数据管理、执行计划生成、优化器的工作流程等。
7. **DataX入门教程**：DataX是阿里巴巴开源的数据同步工具，教程可能包含如何配置各种数据源之间的数据迁移，以及如何解决同步过程中的问题。
8. **Apache Doris和StarRocks入门教程**：这两个都是高性能的在线分析处理（OLAP）数据库，教程可能涉及安装部署、SQL操作、查询优化、性能调优等内容。
9. **Hive优化总结**：Hive是基于Hadoop的大数据仓库工具，优化可能包括分区策略、表设计、查询优化等，以提高查询速度和资源利用效率。
这些文档全面覆盖了大数据生态中的多个重要组件，从基础的JDK11到具体的Spark、Flink、Hive等工具的优化，以及数据同步和OLAP数据库的学习，对于大数据开发和运维人员来说，是非常宝贵的学习资料。通过深入学习和实践，可以提升大数据处理能力，提高系统性能。
