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2017年大数据平台核心技术

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  • TA的每日心情
    无聊
    2017-9-28 03:16
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    [LV.3]偶尔看看

    发表于 2018-6-18 00:29:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    2017年大数据平台核心技术
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    : c" r! `1 R; E2 u% [├─实践1:通过两阶段提交协议完成数据上传
    ! z3 ^$ B3 {: _  i; u) j/ p0 |$ P│      5.1.1 分布式事务 .mp4
    8 e( \5 R6 t- A( _- C+ e) s* B│      5.2.1 分布式一致性算法.mp4* f5 [* q3 ^; L0 c6 V- X
    │      5.3.1 两阶段提交与三阶段提交.mp4
    5 W% v- [$ f$ Y3 U( w│      5.4.1 实践--介绍.mp43 G* d7 X) \3 e2 ]
    │      
    - O1 s9 M4 m5 E7 G- M1 p9 v├─实践2:编写MR完成Group By+Join操作0 ~4 m+ [' }' j4 B  F; T4 D
    │      8.1.1 实践2:编写MR完成Group By+Join操作.mp49 {( M) T/ v3 w
    │      2 j; w6 [# T+ f% `' c
    ├─实践3:实现MapReduce编程运行时库+ ?( \; f- B* k/ I1 |/ y& C6 ^! Z3 K
    │      12.1.1 分布式环境下的新问题.mp4
    6 H& L: b4 ~1 m│      12.2.1 工程实现范例.mp4
    8 D; y+ B1 |4 m$ Q│      12.3.1 课程设计相关问题.mp4
    9 S2 ?# B3 G* ?3 j- ~8 p5 j. u0 z  K2 t│      
    / G# c0 p$ z+ Q/ X0 P: }1 @├─第一讲 大数据和ODPS
    . Q* V$ L! o3 p2 d7 q' w$ b# n; i│      1.1.1 大数据处理平台概述.mp48 }* L9 O3 \; F4 c( }
    │      1.2.1 大数据平台ODPS.mp4
    + A& l) {% l& ~! a8 d+ ^% u7 i│      : I& g8 X; @0 _& _: W4 c
    ├─第七讲 流式计算的系统设计与实现
    8 J7 {, G$ B8 _! \7 p│      9.1.1 流式计算的系统设计与实现.mp4" a0 W8 o; ~- M% i. U# y5 ]% P
    │      9.2.1 与批量计算的区别.mp40 m3 b' s6 k: M5 L7 Q
    │      9.3.1 业界典型系统技术概要分析.mp4
    - i! R+ a8 L; m│      9.4.1 核心技术.mp4- S$ E# s+ @$ `- k8 O
    │      9.5.1 消息机制.mp4
    3 T5 b! B6 B( d* m│      9.6.1 有状态计算、并行DAG、抢占式调度和资源隔离、Failover机制.mp4
    ' @8 A; x+ |+ v3 l, {0 {! E│      9.7.1 StreamSQL.mp45 o  \  E2 \; t: q9 T. z- p% y
    │      * K  F0 P7 N* f+ G/ ^& Z* Q' Q. Q
    ├─第三讲 资源管理与任务调度
    / ?( O3 ]! {1 Y! T3 k│      3.1.1 阿里云飞天分布式调度.mp4
    4 }% Q4 x# Z! |│      3.2.1 任务调度.mp4, F# T$ Y* b. Q$ r# @2 r9 q
    │      3.3.1 资源调度.mp4
    ) [+ t, c! b7 }2 t! G2 j* `│      3.4.1 容错机制.mp4
    ( o4 x2 r6 R' c& ~│      3.5.1 规模挑战 .mp4
    " j4 L+ Q/ H  e8 H( [; `& z│      3.6.1 安全域性能隔离.mp4  h( p* K2 Y  E% B7 d! E% m
    │      3.7.1 分布式调度的发展方向.mp4
    % S, X; t1 n! |/ ?8 }7 T; F3 ]& s! _│      
    & B8 Y. @! f+ k8 [' |( I├─第九讲 大规模数据的分布式机器学习平台  D- \2 J" y7 z0 f
    │      11.1.1 大规模数据的分布式机器学习平台.mp4
    ; z' ?' e5 A+ A% D$ ]" ~4 L│      * X3 P, n3 {( D# Y9 o8 ]
    ├─第二讲 分布式存储8 N2 U5 S# o: V9 A" M- }$ C4 a
    │      2.1.1 大纲.mp47 N  x1 z. Q3 G  X- k0 i) o- E. K
    │      2.10.1 写流程的另一种常见方式:主从模式.mp4$ W* o2 p6 H! @0 e# `$ z5 `
    │      2.11.1 链式写异常流程.mp4
    5 n8 @! |  _' Y, @% P│      2.12.1 写异常处理的另一种方法-Seal and New.mp41 x8 s* G4 ?5 K1 h
    │      2.13.1 读正常流程.mp4  n6 M2 p# [7 S$ W9 e
    │      2.14.1 读流程优化-BackupRead.mp4# E6 |' x; ^6 T' F0 V, [
    │      2.15.1 IO QoS.mp4
    4 g0 F9 l( S5 y; M" \5 ?│      2.16.1 数据正确性:checksum.mp4
    ! v7 R3 }9 I  s' ?4 w│      2.17.1 数据可靠性-Replication.mp4
    7 Z$ x3 D6 G! p) C5 C│      2.18.1 数据均衡-Rebalance.mp4
    1 d$ n+ l4 q1 ^+ U# {% ~│      2.19.1 垃圾回收-Garbage collection.mp4
    ' n: P5 Y* j2 j9 V. e, Q│      2.2.1 初步认识大数据对分布式存储系统的需求.mp4
    , e6 [: K1 N1 @│      2.20.1 Erasure coding.mp4- r" c6 O- m8 J4 ^( ^# `4 e" p
    │      2.21.1 Erasure coding(3,2)写入和读取过程.mp44 X. `# c9 _: w" _' ^: H0 `0 q& c
    │      2.22.1 元数据管理的高可用性和可扩展性.mp4
    & _5 C" ?1 y* i5 M│      2.23.1 元数据管理的高可用性.mp4. w1 A7 d3 p3 d1 M: l
    │      2.24.1 Paxos概要.mp4( W4 `4 U. p+ C
    │      2.25.1 Raft.mp4
    5 i: \- Z1 L7 n0 h8 t% Y│      2.26.1 元数据管理的可扩展性.mp4
    9 R+ y& ]. A; q8 {- j# s│      2.27.1 不同存储介质的特性.mp4
    - r9 l( h- R3 H1 h2 B4 M│      2.28.1 盘古混合存储.mp4, P" [- e7 A% W3 k) Y1 y$ T( f9 V7 e
    │      2.3.1 理解大数据对分布式存储系统的需求.mp4, m) W) z+ |" {6 u
    │      2.4.1 具体说明大数据对分布式存储系统的需求.mp43 O3 W0 m6 o+ v! U0 ]& [
    │      2.5.1 大规模分布式存储的挑战.mp48 s3 q3 N; w* |, e7 n
    │      2.6.1 小概率事件-Raid卡故障.mp4
    * X/ z" B5 ?  E+ X% j│      2.7.1 分布式存储系统举例.mp41 m+ j/ _3 o' w  V" D
    │      2.8.1 分布式存储系统重要功能设计要点剖析.mp4
    7 s" O& u" \; ~; @│      2.9.1 链式写正常流程.mp4
    , {. {. u2 S5 ~6 c4 v│      
    ( `; \' K+ C9 ?) d├─第五讲 离线分布式关系型计算
    , l% O$ W, n3 ^5 T* [" I" y. h│      6.1.1 离线分布式关系型计算_1.mp4
    . Y3 A3 Q7 h5 z, ]3 M│      6.2.1 关系型计算基本原理_2.mp4) V8 A  A9 Z) v3 D9 x
    │      6.3.1 分布式环境中的连接计算和聚合计算.mp4& I1 N* O5 z1 L; Q% ^
    │      6.4.1 其他计算和物理优化.mp4
    8 W7 g% L0 `# H1 Y3 x7 h│      
    % A2 P; G4 [- N: }7 u  G' p├─第八讲 内存计算
    8 J# T7 c/ r; e│      10.1.1 软硬件趋势、分布式计算简史与内存计算.mp4( F$ [/ [. O5 j9 I4 l: x
    │      10.2.1 分布式计算.mp4, `: l/ S+ L' }' g: v2 Y  `
    │      10.3.1 内存计算.mp42 B: ?% q# \, ]# K' ?1 X  w% D6 r
    │      10.4.1 统一的计算框架.mp4
    - E* Z, r% y/ T( T& }0 ]8 o3 I│      10.5.1 业界经典系统技术分析-spark&flink.mp4
    4 Z+ I/ R/ ]9 C& y3 W$ E; e│      2 [2 N! R7 P" o9 t, h7 s  c1 A
    ├─第六讲 全局数据管理与调度
    ) f3 |3 z" u6 c4 e2 d│      7.1.1 提纲.mp4/ p) v9 u2 |4 B: K+ U
    │      7.2.1 课程背景介绍.mp4
    ) w* v# v# Y+ W) w9 _7 D│      7.3.1 前序知识.mp4
    * e  p" ~  L# b5 O" L5 y│      7.4.1 分布式节点距离计算法则.mp4
    - o9 r, b) M5 {* n# p│      7.5.1 数据分布策略.mp4
    3 e6 C) d6 s8 \│      7.6.1 分布式计算调度.mp4
    0 ^  J& i4 Y, M7 _$ \# T; e│      7.7.1 数据就近原则计算如何容错.mp4' `5 ]/ N: D) z, ]2 ^
    │      7.8.1 ODPS跨集群数据依赖.mp4; V: M; B- X7 N# \! y/ G( |" V
    │      
    : D" U- o. q1 M3 S! K└─第四讲 分布式编程模型的设计与演化
    2 `/ G- R" Y! v* g, d4 \6 i        4.1.1 数据格式和抽象.mp4, L: S4 F/ R7 Q
            4.2.1 分布式编程模型.mp4- G+ Q3 R  Y0 m3 s
            4.3.1 MapReuduce编程模型.mp4
    9 d- b+ q& d! _  b) }- G        4.4.1 关系型数据编程模型.mp40 F6 D3 D# q9 t' p
            4.5.1 分布式图计算模型.mp4
    0 W# O, f. e0 D+ o  K        4.6.1 分布式编程未来展望.mp4
    7 z3 N% o6 C& S
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    [LV.10]以吧为家

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