大数据经典论文解读（完结）2022年1月

catfeifei · 发表于 2022-11-17 17:19

大数据经典论文解读（完结）
├──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
| ├──09丨Bigtable（二）：不认识“主人”的分布式架构 .html  5.32M
| ├──09丨Bigtable（二）：不认识“主人”的分布式架构 .m4a  15.68M
| ├──09丨Bigtable（二）：不认识“主人”的分布式架构 .pdf  9.28M
| ├──10丨Bigtable（三）：SSTable存储引擎详解 .html  3.23M
| ├──10丨Bigtable（三）：SSTable存储引擎详解 .m4a  15.28M
| ├──10丨Bigtable（三）：SSTable存储引擎详解 .pdf  4.44M
| ├──11丨通过Thrift序列化：我们要预知未来才能向后兼容吗？ .html  3.72M
| ├──11丨通过Thrift序列化：我们要预知未来才能向后兼容吗？ .m4a  14.29M
| ├──11丨通过Thrift序列化：我们要预知未来才能向后兼容吗？ .pdf  5.51M
| ├──12丨分布式锁Chubby（一）：交易之前先签合同 .html  5.06M
| ├──12丨分布式锁Chubby（一）：交易之前先签合同 .m4a  13.22M
| ├──12丨分布式锁Chubby（一）：交易之前先签合同 .pdf  4.61M
| ├──13丨分布式锁Chubby（二）：众口铄金的真相 .html  3.65M
| ├──13丨分布式锁Chubby（二）：众口铄金的真相 .m4a  17.50M
| ├──13丨分布式锁Chubby（二）：众口铄金的真相 .pdf  5.82M
| ├──14丨分布式锁Chubby（三）：移形换影保障高可用 .html  3.78M
| ├──14丨分布式锁Chubby（三）：移形换影保障高可用 .m4a  18.71M
| └──14丨分布式锁Chubby（三）：移形换影保障高可用 .pdf  3.85M
├──03-加餐篇(1讲)
| ├──加餐1丨选择和努力同样重要：聊聊如何读论文和选论文 .html  2.14M
| ├──加餐1丨选择和努力同样重要：聊聊如何读论文和选论文 .m4a  9.18M
| ├──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  2.90M
| ├──加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？ .html  3.72M
| ├──加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？ .m4a  7.27M
| ├──加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？ .pdf  3.04M
| ├──加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？ .html  1.85M
| ├──加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？ .m4a  9.54M
| └──加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？ .pdf  1.65M
├──04-数据库篇：OLAP和OLTP，一个都不能少(8讲)
| ├──15丨Hive：来来去去的DSL，永生不死的SQL .html  3.12M
| ├──15丨Hive：来来去去的DSL，永生不死的SQL .m4a  13.88M
| ├──15丨Hive：来来去去的DSL，永生不死的SQL .pdf  3.49M
| ├──16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储 .html  5.12M
| ├──16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储 .m4a  15.07M
| ├──16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储 .pdf  5.36M
| ├──17丨从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库 .html  3.03M
| ├──17丨从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库 .m4a  14.74M
| ├──17丨从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库 .pdf  3.49M
| ├──18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少 .html  3.55M
| ├──18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少 .m4a  12.93M
| ├──18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少 .pdf  4.10M
| ├──19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库 .html  3.07M
| ├──19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库 .m4a  11.99M
| ├──19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库 .pdf  4.59M
| ├──20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来 .html  3.54M
| ├──20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来 .m4a  16.77M
| ├──20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来 .pdf  4.40M
| ├──21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界” .html  2.39M
| ├──21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界” .m4a  19.82M
| ├──21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界” .pdf  3.24M
| ├──22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore .html  2.83M
| ├──22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore .m4a  14.54M
| ├──22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore .pdf  2.97M
| ├──23丨Spanner（二）：时间的悖论 .html  3.34M
| ├──23丨Spanner（二）：时间的悖论 .m4a  15.73M
| ├──23丨Spanner（二）：时间的悖论 .pdf  6.03M
| ├──24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统 .html  3.42M
| ├──24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统 .m4a  16.61M
| └──24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统 .pdf  4.41M
├──05-复习篇(2讲)
| ├──复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets .html  823.25kb
| ├──复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets .m4a  4.96M
| ├──复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets .pdf  855.65kb
| ├──复习课（二）丨MapReduce .html  2.15M
| ├──复习课（二）丨MapReduce .m4a  6.36M
| ├──复习课（二）丨MapReduce .pdf  1.51M
| ├──复习课（九）丨Megastore .html  1.33M
| ├──复习课（九）丨Megastore .m4a  8.79M
| ├──复习课（九）丨Megastore .pdf  1.06M
| ├──复习课（六）丨Hive .html  2.06M
| ├──复习课（六）丨Hive .m4a  5.57M
| ├──复习课（六）丨Hive .pdf  1.75M
| ├──复习课（七）丨Dremel .html  1.23M
| ├──复习课（七）丨Dremel .m4a  4.67M
| ├──复习课（七）丨Dremel .pdf  2.28M
| ├──复习课（三）丨Bigtable .html  2.68M
| ├──复习课（三）丨Bigtable .m4a  8.03M
| ├──复习课（三）丨Bigtable .pdf  4.25M
| ├──复习课（十）丨Spanner .html  2.85M
| ├──复习课（十）丨Spanner .m4a  11.28M
| ├──复习课（十）丨Spanner .pdf  3.37M
| ├──复习课（四）丨Thrift .html  2.17M
| ├──复习课（四）丨Thrift .m4a  6.40M
| ├──复习课（四）丨Thrift .pdf  2.69M
| ├──复习课（五）丨Chubby .html  2.23M
| ├──复习课（五）丨Chubby .m4a  10.32M
| ├──复习课（五）丨Chubby .pdf  2.20M
| ├──复习课（一）丨TheGoogleFileSystem .html  2.15M
| ├──复习课（一）丨TheGoogleFileSystem .m4a  8.80M
| └──复习课（一）丨TheGoogleFileSystem .pdf  2.04M
├──06-实时处理篇：批处理只是流式处理的“特殊情况”(2讲)
| ├──25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算 .html  2.48M
| ├──25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算 .m4a  12.74M
| ├──25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算 .pdf  2.72M
| ├──26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西 .html  3.88M
| ├──26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西 .m4a  14.89M
| ├──26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西 .pdf  4.68M
| ├──27丨Kafka（一）：消息队列的新标准 .html  2.86M
| ├──27丨Kafka（一）：消息队列的新标准 .m4a  9.52M
| ├──27丨Kafka（一）：消息队列的新标准 .pdf  4.78M
| ├──28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源 .html  2.61M
| ├──28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源 .m4a  9.64M
| ├──28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源 .pdf  3.58M
| ├──29丨Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口 .html  2.33M
| ├──29丨Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口 .m4a  15.48M
| ├──29丨Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口 .pdf  4.06M
| ├──30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现 .html  3.30M
| ├──30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现 .m4a  14.50M
| ├──30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现 .pdf  2.65M
| ├──31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型 .html  2.78M
| ├──31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型 .m4a  13.80M
| └──31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型 .pdf  3.87M
├──07-资源调度篇：Google藏了10年的杀手锏(1讲)
| ├──32丨Raft（一）：不会背叛的信使 .html  2.34M
| ├──32丨Raft（一）：不会背叛的信使 .m4a  12.30M
| ├──32丨Raft（一）：不会背叛的信使 .pdf  3.63M
| ├──33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现 .html  3.05M
| ├──33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现 .m4a  9.69M
| ├──33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现 .pdf  2.49M
| ├──34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈 .html  3.00M
| ├──34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈 .m4a  10.39M
| ├──34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈 .pdf  2.64M
| ├──35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统 .html  2.33M
| ├──35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统 .m4a  10.11M
| ├──35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统 .pdf  3.26M
| ├──36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目 .html  2.47M
| ├──36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目 .m4a  10.36M
| └──36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目 .pdf  2.79M
├──08-实战应用篇：学以致用的大数据论文 (1讲)
| ├──37丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（一） .html  2.85M
| ├──37丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（一） .m4a  10.50M
| ├──37丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（一） .pdf  2.92M
| ├──38丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二） .html  2.16M
| ├──38丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二） .m4a  8.95M
| ├──38丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二） .pdf  1.89M
| ├──39丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（一） .html  1.78M
| ├──39丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（一） .m4a  10.70M
| ├──39丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（一） .pdf  1.47M
| ├──40丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二） .html  2.32M
| ├──40丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二） .m4a  10.03M
| └──40丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二） .pdf  1.77M
├──09-结束语
| ├──结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海 .html  2.50M
| ├──结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海 .m4a  4.82M
| └──结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海 .pdf  1.80M
└──用户故事 (1讲)
| ├──用户故事丨陈煌：唯有自强不息，方能屹立不倒 .html  2.05M
| ├──用户故事丨陈煌：唯有自强不息，方能屹立不倒 .m4a  5.72M
| ├──用户故事丨陈煌：唯有自强不息，方能屹立不倒 .pdf  1.86M
| ├──用户故事丨核桃：95后的技术成长之路 .html  2.47M
| ├──用户故事丨核桃：95后的技术成长之路 .m4a  7.18M
| ├──用户故事丨核桃：95后的技术成长之路 .pdf  3.95M
| ├──用户故事丨黄涛：水滴石穿、坚持不懈，必能有所精进 .html  1.70M
| ├──用户故事丨黄涛：水滴石穿、坚持不懈，必能有所精进 .m4a  6.52M
| ├──用户故事丨黄涛：水滴石穿、坚持不懈，必能有所精进 .pdf  1.80M
| ├──用户故事丨许灵：不抛弃不放弃 .html  1.71M
| ├──用户故事丨许灵：不抛弃不放弃 .m4a  6.03M
| └──用户故事丨许灵：不抛弃不放弃 .pdf  1.96M

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