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mito
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大数据经典论文解读

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发表于 2022-8-14 09:35:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
212-大数据经典论文解读
├┈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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