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大数据经典论文解读2022年1月

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  • TA的每日心情
    qdsmile擦汗
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    发表于 2022-11-16 10:28:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    ├─01-课前导读 (3讲)
    │      开篇词.读论文是成为优秀工程师的成年礼
    │      01.什么是大数据:从GFS到Dataflow,12年大数据生态演化图
    │      02.学习方法:建立你的大数据知识网络
    │      
    ├─02-基础知识篇:Google的三驾马车 (12讲)
    │      03.TheGoogleFileSystem(一):Master的三个身份
    │      04.TheGoogleFileSystem(二):如何应对网络瓶颈?
    │      05.TheGoogleFileSystem(三):多写几次也没关系
    │      06.MapReduce(一):源起Unix的设计思想
    │      07.MapReduce(二):不怕失败的计算框架
    │      08.Bigtable(一):错失百亿的Friendster
    │      09.Bigtable(二):不认识“主人”的分布式架构
    │      10.Bigtable(三):SSTable存储引擎详解
    │      11.通过Thrift序列化:我们要预知未来才能向后兼容吗?
    │      12.分布式锁Chubby(一):交易之前先签合同
    │      13.分布式锁Chubby(二):众口铄金的真相
    │      14.分布式锁Chubby(三):移形换影保障高可用
    │      
    ├─03-加餐篇(3讲)
    │      加餐1.选择和努力同样重要:聊聊如何读论文和选论文
    │      加餐2.设置你的学习“母题”:如何选择阅读材料?
    │      加餐3.我该使用什么样的大数据系统?
    │      
    ├─04-数据库篇:OLAP和OLTP,一个都不能少(10讲)
    │      15.Hive:来来去去的DSL,永生不死的SQL
    │      16.从Dremel到Parquet(一):深入剖析列式存储
    │      17.从Dremel到Parquet(二):他山之石的MPP数据库
    │      18.Spark:别忘了内存比磁盘快多少
    │      19.Megastore(一):全国各地都能写入的数据库
    │      20.Megastore(二):把Bigtable玩出花来
    │      21.Megastore(三):让Paxos跨越“国界”
    │      22.Spanner(上):“重写”Bigtable和Megastore
    │      23.Spanner(二):时间的悖论
    │      24.Spanner(三):严格串行化的分布式系统
    │      
    ├─05-复习篇(10讲)
    │      复习课(一).TheGoogleFileSystem
    │      复习课(七).Dremel
    │      复习课(三).Bigtable
    │      复习课(九).Megastore
    │      复习课(二).MapReduce
    │      复习课(五).Chubby
    │      复习课(八).ResilientDistributedDatasets
    │      复习课(六).Hive
    │      复习课(十).Spanner
    │      复习课(四).Thrift
    │      
    ├─06-实时处理篇:批处理只是流式处理的“特殊情况”(7讲)
    │      25.从S4到Storm(一):当分布式遇上实时计算
    │      26.从S4到Storm(二):位运算是个好东西
    │      27.Kafka(一):消息队列的新标准
    │      28.Kafka(二):从Lambda到Kappa,流批一体计算的起源
    │      29.Dataflow(一):正确性、容错和时间窗口
    │      30.Dataflow(二):MillWheel,一个早期实现
    │      31.Dataflow(三):一个统一的编程模型
    │      
    ├─07-资源调度篇:Google藏了10年的杀手锏(5讲)
    │      32.Raft(一):不会背叛的信使
    │      33.Raft(二):服务器增减的“自举”实现
    │      34.Borg(一):当电力成为成本瓶颈
    │      35.Borg(二):互不“信任”的调度系统
    │      36.从Omega到Kubernetes:哺育云原生的开源项目
    │      
    ├─08-实战应用篇:学以致用的大数据论文 (4讲)
    │      37.当数据遇上AI,Twitter的数据挖掘实战(一)
    │      38.当数据遇上AI,Twitter的数据挖掘实战(二)
    │      39.十年一梦,一起来看Facebook的数据仓库变迁(一)
    │      40.十年一梦,一起来看Facebook的数据仓库变迁(二)
    │      
    ├─09-结束语
    │      结束语.长风破浪会有时,直挂云帆济沧海
    │      
    └─用户故事 (4讲)
           用户故事.核桃:95后的技术成长之路
           用户故事.许灵:不抛弃不放弃
           用户故事.陈煌:唯有自强不息,方能屹立不倒
           用户故事.黄涛:水滴石穿、坚持不懈,必能有所精进

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