大数据经典论文解读 | 更新完结
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。
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。
| ├──01-课前导读 (2讲)
| | ├──01丨什么是大数据:从GFS到Dataflow,12年大数据生态演化图.html 5.94M
| | ├──01丨什么是大数据:从GFS到Dataflow,12年大数据生态演化图.m4a 14.61M
| | ├──01丨什么是大数据:从GFS到Dataflow,12年大数据生态演化图.pdf 8.82M
| | ├──02丨学习方法:建立你的大数据知识网络.html 2.81M
| | ├──02丨学习方法:建立你的大数据知识网络.m4a 11.42M
| | ├──02丨学习方法:建立你的大数据知识网络.pdf 5.04M
| | ├──开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.html 2.44M
| | ├──开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.m4a 11.59M
| | └──开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.pdf 4.96M
| └──02-基础知识篇:Google的三驾马车 (1讲)
| | ├──03丨TheGoogleFileSystem(一):Master的三个身份.html 2.89M
| | ├──03丨TheGoogleFileSystem(一):Master的三个身份.m4a 14.82M
| | ├──03丨TheGoogleFileSystem(一):Master的三个身份.pdf 3.76M
| | ├──04丨TheGoogleFileSystem(二):如何应对网络瓶颈?.html 2.74M
| | ├──04丨TheGoogleFileSystem(二):如何应对网络瓶颈?.m4a 11.23M
| | ├──04丨TheGoogleFileSystem(二):如何应对网络瓶颈?.pdf 5.56M
| | ├──05丨TheGoogleFileSystem(三):多写几次也没关系.html 1.94M
| | ├──05丨TheGoogleFileSystem(三):多写几次也没关系.m4a 11.33M
| | ├──05丨TheGoogleFileSystem(三):多写几次也没关系.pdf 4.72M
| | ├──06丨MapReduce(一):源起Unix的设计思想.html 2.64M
| | ├──06丨MapReduce(一):源起Unix的设计思想.m4a 14.51M
| | ├──06丨MapReduce(一):源起Unix的设计思想.pdf 4.20M
| | ├──07丨MapReduce(二):不怕失败的计算框架.html 2.04M
| | ├──07丨MapReduce(二):不怕失败的计算框架.m4a 14.22M
| | ├──07丨MapReduce(二):不怕失败的计算框架.pdf 3.60M
| | ├──08丨Bigtable(一):错失百亿的Friendster.html 2.37M
| | ├──08丨Bigtable(一):错失百亿的Friendster.m4a 13.80M
| | └──08丨Bigtable(一):错失百亿的Friendster.pdf 3.82M
常见问题FAQ
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