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大数据经典论文解?下蝲


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大数据经典论文解?下蝲
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资料目录Q?br />
├─01-译։D (3?
?nbsp;     开词.读论文是成ؓ优秀工程师的成年C?/div>
?nbsp;     01.什么是大数据:从GFS到DataflowQ?2q大数据生态演化图
?nbsp;     02.学习Ҏ(gu)Q徏立你的大数据知识|络
?nbsp;     
├─02-基础知识:Google的三N?(12?
?nbsp;     03.TheGoogleFileSystemQ一Q:Master的三个n?/div>
?nbsp;     04.TheGoogleFileSystemQ二Q:如何应对|络瓉Q?/div>
?nbsp;     05.TheGoogleFileSystemQ三Q:多写几次也没关系
?nbsp;     06.MapReduceQ一Q:源vUnix的设计思想
?nbsp;     07.MapReduceQ二Q:不怕失败的计算框架
?nbsp;     08.BigtableQ一Q:错失百亿的Friendster
?nbsp;     09.BigtableQ二Q:不认?ldquo;Mh”的分布式架构
?nbsp;     10.BigtableQ三Q:SSTable存储引擎详解
?nbsp;     11.通过Thrift序列化:我们要预知未来才能向后兼容吗Q?/div>
?nbsp;     12.分布式锁ChubbyQ一Q:交易之前先签合同
?nbsp;     13.分布式锁ChubbyQ二Q:众口铄金的真?/div>
?nbsp;     14.分布式锁ChubbyQ三Q:UdŞ换媄保障高可?/div>
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├─03-加餐?3?
?nbsp;     加餐1.选择和努力同样重要:聊聊如何读论文和选论?/div>
?nbsp;     加餐2.讄你的学习“母题”Q如何选择阅读材料Q?/div>
?nbsp;     加餐3.我该使用什么样的大数据pȝQ?/div>
?nbsp;     
├─04-数据库篇QOLAP和OLTPQ一个都不能?10?
?nbsp;     15.HiveQ来来去ȝDSLQ永生不ȝSQL
?nbsp;     16.从Dremel到ParquetQ一Q:深入剖析列式存储
?nbsp;     17.从Dremel到ParquetQ二Q:他山之石的MPP数据?/div>
?nbsp;     18.SparkQ别忘了内存比磁盘快多少
?nbsp;     19.MegastoreQ一Q:全国各地都能写入的数据库
?nbsp;     20.MegastoreQ二Q:把Bigtable玩出花来
?nbsp;     21.MegastoreQ三Q:让Paxos跨越“国界”
?nbsp;     22.SpannerQ上Q:“重写”Bigtable和Megastore
?nbsp;     23.SpannerQ二Q:旉的?zhn)?/div>
?nbsp;     24.SpannerQ三Q:严格串行化的分布式系l?/div>
?nbsp;     
├─05-复习?10?
?nbsp;     复习课(一Q?TheGoogleFileSystem
?nbsp;     复习课(七).Dremel
?nbsp;     复习课(三).Bigtable
?nbsp;     复习课(?ji)?Megastore
?nbsp;     复习课(二).MapReduce
?nbsp;     复习课(五).Chubby
?nbsp;     复习课(八).ResilientDistributedDatasets
?nbsp;     复习课(六).Hive
?nbsp;     复习课(十).Spanner
?nbsp;     复习课(四).Thrift
?nbsp;     
├─06-实时处理:批处理只是流式处理的“Ҏ(gu)情况”(7?
?nbsp;     25.从S4到StormQ一Q:当分布式遇上实时计算
?nbsp;     26.从S4到StormQ二Q:位运是个好东西
?nbsp;     27.KafkaQ一Q:消息队列的新标准
?nbsp;     28.KafkaQ二Q:从Lambda到KappaQ流批一体计的h
?nbsp;     29.DataflowQ一Q:正确性、容错和旉H口
?nbsp;     30.DataflowQ二Q:MillWheelQ一个早期实?/div>
?nbsp;     31.DataflowQ三Q:一个统一的编E模?/div>
?nbsp;     
├─07-资源调度:Google藏了10q的杀手锏(5?
?nbsp;     32.RaftQ一Q:不会背叛的信?/div>
?nbsp;     33.RaftQ二Q:服务器增减的“自D”实现
?nbsp;     34.BorgQ一Q:当电(sh)力成为成本瓶?/div>
?nbsp;     35.BorgQ二Q:互不“信Q”的调度系l?/div>
?nbsp;     36.从Omega到KubernetesQ哺育云原生的开源项?/div>
?nbsp;     
├─08-实战应用:学以致用的大数据论文 (4?
?nbsp;     37.当数据遇上AIQTwitter的数据挖掘实战(一Q?/div>
?nbsp;     38.当数据遇上AIQTwitter的数据挖掘实战(二)
?nbsp;     39.十年一梦,一h看Facebook的数据仓库变q(一Q?/div>
?nbsp;     40.十年一梦,一h看Facebook的数据仓库变q(二)
?nbsp;     
├─09-l束?/div>
?nbsp;     l束?镉K破浪会有Ӟ直挂云帆?/div>
?nbsp;     
└─用户故事 (4?
       用户故事.核桃Q?5后的技术成长之?/div>
       用户故事.许灵Q不抛弃不放?/div>
       用户故事.陈煌Q唯有自Z息,方能屹立不?/div>
       用户故事.黄涛Q水滴石Iѝ坚持不懈,必能有所_进
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