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大数据经典论文解读 从大数据论文入手,提升问题解决能力

大数据经典论文解读 从大数据论文入手,提升问题解决能力

大数据经典论文解读 从大数据论文入手,提升问题解决能力

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资源大小:595 MB

你将获得

10+ 篇必读经典论文精讲

大数据系统底层知识学习路径

10 年大数据老兵的实战心法

工业级数据系统迭代方案

课程介绍

大数据领域,可以说是过去 20 年计算机工程界发展最迅速、产生影响最大的一个领域。很多看起来和“大数据”没有什么关系的开源系统,都是从“大数据”这个领域里培育出来的,比如说 Kubernetes。

那么,今天我们去研读“大数据”领域的经典论文,可以说是一件投入产出比很高的事情。通过学习大数据相关的论文,我们会对计算机工程的各个领域都有更加深刻的认知,这不仅仅是对于“大数据工程师”这样的职位有用,对于做各类后端开发和系统开发的工程师来说,都会有很大的帮助。

但是我们应该怎么学呢?在网上随便一搜,虽然也能找到不少论文被人翻译成了中文,但是往往也只能告诉你“是什么”,却没有办法让你理解“为什么”。这些翻译或者文章,常常给出的是“Bigtable 系统是一个稀疏的、分布式的排序好的 Map”,却让你没有办法让你理解为什么 Bigtable 是这样设计的。

所以这次,我们邀请了极客时间《深入浅出计算机组成原理》课程的作者徐文浩老师,通过他十多年研读论文、使用各种开源框架解决大数据问题的经验,带你梳理整个大数据系统的发展脉络,为你分析在整个领域的系统不断往前迭代的过程中,所遇到的具体场景下的问题,还会深入解读其中重要的设计决策背后,能够联系到的计算机底层原理。

这样一来,通过课程内容知识的讲解,你就能够把论文和论文之间联系起来,把论文和具体技术场景联系起来,把论文和计算机原理的底层知识点联系起来。更进一步,你会真正理解 Why,而不是只知道 What。

课程目录

01丨什么是大数据:从GFS到Dataflow,12年大数据生态演化图.pdf

02丨学习方法:建立你的大数据知识网络.pdf

03丨TheGoogleFileSystem(一):Master的三个身份.pdf

04丨TheGoogleFileSystem(二):如何应对网络瓶颈?.pdf

05丨TheGoogleFileSystem(三):多写几次也没关系.pdf

06丨MapReduce(一):源起Unix的设计思想.pdf

07丨MapReduce(二):不怕失败的计算框架.pdf

08丨Bigtable(一):错失百亿的Friendster.pdf

09丨Bigtable(二):不认识“主人”的分布式架构.pdf

10丨Bigtable(三):SSTable存储引擎详解.pdf

11丨通过Thrift序列化:我们要预知未来才能向后兼容吗?.pdf

12丨分布式锁Chubby(一):交易之前先签合同.pdf

13丨分布式锁Chubby(二):众口铄金的真相.pdf

14丨分布式锁Chubby(三):移形换影保障高可用.pdf

15丨Hive:来来去去的DSL,永生不死的SQL.pdf

16丨从Dremel到Parquet(一):深入剖析列式存储.pdf

17丨从Dremel到Parquet(二):他山之石的MPP数据库.pdf

18丨Spark:别忘了内存比磁盘快多少.pdf

19丨Megastore(一):全国各地都能写入的数据库.pdf

20丨Megastore(二):把Bigtable玩出花来.pdf

21丨Megastore(三):让Paxos跨越“国界”.pdf

22丨Spanner(上):“重写”Bigtable和Megastore.pdf

23丨Spanner(二):时间的悖论.pdf

24丨Spanner(三):严格串行化的分布式系统.pdf

25丨从S4到Storm(一):当分布式遇上实时计算.pdf

26丨从S4到Storm(二):位运算是个好东西.pdf

27丨Kafka(一):消息队列的新标准.pdf

28丨Kafka(二):从Lambda到Kappa,流批一体计算的起源.pdf

29丨Dataflow(一):正确性、容错和时间窗口.pdf

30丨Dataflow(二):MillWheel,一个早期实现.pdf

31丨Dataflow(三):一个统一的编程模型.pdf

32丨Raft(一):不会背叛的信使.pdf

33丨Raft(二):服务器增减的“自举”实现.pdf

34丨Borg(一):当电力成为成本瓶颈.pdf

35丨Borg(二):互不“信任”的调度系统.pdf

36丨从Omega到Kubernetes:哺育云原生的开源项目.pdf

37丨当数据遇上AI,Twitter的数据挖掘实战(一).pdf

38丨当数据遇上AI,Twitter的数据挖掘实战(二).pdf

39丨十年一梦,一起来看Facebook的数据仓库变迁(一).pdf

40丨十年一梦,一起来看Facebook的数据仓库变迁(二).pdf

复习课(八)丨ResilientDistributedDatasets.pdf

复习课(二)丨MapReduce.pdf

复习课(九)丨Megastore.pdf

复习课(六)丨Hive.pdf

复习课(七)丨Dremel.pdf

复习课(三)丨Bigtable.pdf

复习课(十)丨Spanner.pdf

复习课(四)丨Thrift.pdf

复习课(五)丨Chubby.pdf

复习课(一)丨TheGoogleFileSystem.pdf

加餐1丨选择和努力同样重要:聊聊如何读论文和选论文.pdf

加餐2丨设置你的学习“母题”:如何选择阅读材料?.pdf

加餐3丨我该使用什么样的大数据系统?.pdf

结束语丨长风破浪会有时,直挂云帆济沧海.pdf

开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.pdf

用户故事丨陈煌:唯有自强不息,方能屹立不倒.pdf

用户故事丨核桃:95后的技术成长之路.pdf

用户故事丨黄涛:水滴石穿、坚持不懈,必能有所精进.pdf

用户故事丨许灵:不抛弃不放弃.pdf

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