大数据经典论文解读（完结）2022年1月
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 .html5.94M
| ├──01丨什么是大数据：从GFS到Dataflow，12年大数据生态演化图 .m4a14.61M
| ├──01丨什么是大数据：从GFS到Dataflow，12年大数据生态演化图 .pdf8.82M
| ├──02丨学习方法：建立你的大数据知识网络 .html2.81M
| ├──02丨学习方法：建立你的大数据知识网络 .m4a11.42M
| ├──02丨学习方法：建立你的大数据知识网络 .pdf5.04M
| ├──开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼 .html2.44M
| ├──开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼 .m4a11.59M
| └──开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼 .pdf4.96M
├──02-基础知识篇：Google的三驾马车 (1讲)
| ├──03丨TheGoogleFileSystem（一）：Master的三个身份 .html2.89M
| ├──03丨TheGoogleFileSystem（一）：Master的三个身份 .m4a14.82M
| ├──03丨TheGoogleFileSystem（一）：Master的三个身份 .pdf3.76M
| ├──04丨TheGoogleFileSystem（二）：如何应对网络瓶颈？ .html2.74M
| ├──04丨TheGoogleFileSystem（二）：如何应对网络瓶颈？ .m4a11.23M
| ├──04丨TheGoogleFileSystem（二）：如何应对网络瓶颈？ .pdf5.56M
| ├──05丨TheGoogleFileSystem（三）：多写几次也没关系 .html1.94M
| ├──05丨TheGoogleFileSystem（三）：多写几次也没关系 .m4a11.33M
| ├──05丨TheGoogleFileSystem（三）：多写几次也没关系 .pdf4.72M
| ├──06丨MapReduce（一）：源起Unix的设计思想 .html2.64M
| ├──06丨MapReduce（一）：源起Unix的设计思想 .m4a14.51M
| ├──06丨MapReduce（一）：源起Unix的设计思想 .pdf4.20M
| ├──07丨MapReduce（二）：不怕失败的计算框架 .html2.04M
| ├──07丨MapReduce（二）：不怕失败的计算框架 .m4a14.22M
| ├──07丨MapReduce（二）：不怕失败的计算框架 .pdf3.60M
| ├──08丨Bigtable（一）：错失百亿的Friendster .html2.37M
| ├──08丨Bigtable（一）：错失百亿的Friendster .m4a13.80M
| ├──08丨Bigtable（一）：错失百亿的Friendster .pdf3.82M
| ├──09丨Bigtable（二）：不认识“主人”的分布式架构 .html5.32M
| ├──09丨Bigtable（二）：不认识“主人”的分布式架构 .m4a15.68M
| ├──09丨Bigtable（二）：不认识“主人”的分布式架构 .pdf9.28M
| ├──10丨Bigtable（三）：SSTable存储引擎详解 .html3.23M
| ├──10丨Bigtable（三）：SSTable存储引擎详解 .m4a15.28M
| ├──10丨Bigtable（三）：SSTable存储引擎详解 .pdf4.44M
| ├──11丨通过Thrift序列化：我们要预知未来才能向后兼容吗？ .html3.72M
| ├──11丨通过Thrift序列化：我们要预知未来才能向后兼容吗？ .m4a14.29M
| ├──11丨通过Thrift序列化：我们要预知未来才能向后兼容吗？ .pdf5.51M
| ├──12丨分布式锁Chubby（一）：交易之前先签合同 .html5.06M
| ├──12丨分布式锁Chubby（一）：交易之前先签合同 .m4a13.22M
| ├──12丨分布式锁Chubby（一）：交易之前先签合同 .pdf4.61M
| ├──13丨分布式锁Chubby（二）：众口铄金的真相 .html3.65M
| ├──13丨分布式锁Chubby（二）：众口铄金的真相 .m4a17.50M
| ├──13丨分布式锁Chubby（二）：众口铄金的真相 .pdf5.82M
| ├──14丨分布式锁Chubby（三）：移形换影保障高可用 .html3.78M
| ├──14丨分布式锁Chubby（三）：移形换影保障高可用 .m4a18.71M
| └──14丨分布式锁Chubby（三）：移形换影保障高可用 .pdf3.85M
├──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 .html2.14M
| ├──加餐1丨选择和努力同样重要：聊聊如何读论文和选论文 .m4a9.18M
| ├──加餐1丨选择和努力同样重要：聊聊如何读论文和选论文 .pdf2.90M
| ├──加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？ .html3.72M
| ├──加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？ .m4a7.27M
| ├──加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？ .pdf3.04M
| ├──加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？ .html1.85M
| ├──加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？ .m4a9.54M
| └──加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？ .pdf1.65M
├──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 .html3.12M
| ├──15丨Hive：来来去去的DSL，永生不死的SQL .m4a13.88M
| ├──15丨Hive：来来去去的DSL，永生不死的SQL .pdf3.49M
| ├──16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储 .html5.12M
| ├──16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储 .m4a15.07M
| ├──16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储 .pdf5.36M
| ├──17丨从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库 .html3.03M
| ├──17丨从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库 .m4a14.74M
| ├──17丨从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库 .pdf3.49M
| ├──18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少 .html3.55M
| ├──18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少 .m4a12.93M
| ├──18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少 .pdf4.10M
| ├──19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库 .html3.07M
| ├──19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库 .m4a11.99M
| ├──19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库 .pdf4.59M
| ├──20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来 .html3.54M
| ├──20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来 .m4a16.77M
| ├──20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来 .pdf4.40M
| ├──21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界” .html2.39M
| ├──21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界” .m4a19.82M
| ├──21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界” .pdf3.24M
| ├──22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore .html2.83M
| ├──22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore .m4a14.54M
| ├──22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore .pdf2.97M
| ├──23丨Spanner（二）：时间的悖论 .html3.34M
| ├──23丨Spanner（二）：时间的悖论 .m4a15.73M
| ├──23丨Spanner（二）：时间的悖论 .pdf6.03M
| ├──24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统 .html3.42M
| ├──24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统 .m4a16.61M
| └──24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统 .pdf4.41M
├──05-复习篇(2讲)
| ├──复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets .html823.25kb
| ├──复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets .m4a4.96M
| ├──复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets .pdf855.65kb
| ├──复习课（二）丨MapReduce .html2.15M
| ├──复习课（二）丨MapReduce .m4a6.36M
| ├──复习课（二）丨MapReduce .pdf1.51M
| ├──复习课（九）丨Megastore .html1.33M
| ├──复习课（九）丨Megastore .m4a8.79M
| ├──复习课（九）丨Megastore .pdf1.06M
| ├──复习课（六）丨Hive .html2.06M
| ├──复习课（六）丨Hive .m4a5.57M
| ├──复习课（六）丨Hive .pdf1.75M
| ├──复习课（七）丨Dremel .html1.23M
| ├──复习课（七）丨Dremel .m4a4.67M
| ├──复习课（七）丨Dremel .pdf2.28M
| ├──复习课（三）丨Bigtable .html2.68M
| ├──复习课（三）丨Bigtable .m4a8.03M
| ├──复习课（三）丨Bigtable .pdf4.25M
| ├──复习课（十）丨Spanner .html2.85M
| ├──复习课（十）丨Spanner .m4a11.28M
| ├──复习课（十）丨Spanner .pdf3.37M
| ├──复习课（四）丨Thrift .html2.17M
| ├──复习课（四）丨Thrift .m4a6.40M
| ├──复习课（四）丨Thrift .pdf2.69M
| ├──复习课（五）丨Chubby .html2.23M
| ├──复习课（五）丨Chubby .m4a10.32M
| ├──复习课（五）丨Chubby .pdf2.20M
| ├──复习课（一）丨TheGoogleFileSystem .html2.15M
| ├──复习课（一）丨TheGoogleFileSystem .m4a8.80M
| └──复习课（一）丨TheGoogleFileSystem .pdf2.04M
├──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 .html2.48M
| ├──25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算 .m4a12.74M
| ├──25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算 .pdf2.72M
| ├──26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西 .html3.88M
| ├──26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西 .m4a14.89M
| ├──26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西 .pdf4.68M
| ├──27丨Kafka（一）：消息队列的新标准 .html2.86M
| ├──27丨Kafka（一）：消息队列的新标准 .m4a9.52M
| ├──27丨Kafka（一）：消息队列的新标准 .pdf4.78M
| ├──28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源 .html2.61M
| ├──28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源 .m4a9.64M
| ├──28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源 .pdf3.58M
| ├──29丨Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口 .html2.33M
| ├──29丨Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口 .m4a15.48M
| ├──29丨Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口 .pdf4.06M
| ├──30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现 .html3.30M
| ├──30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现 .m4a14.50M
| ├──30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现 .pdf2.65M
| ├──31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型 .html2.78M
| ├──31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型 .m4a13.80M
| └──31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型 .pdf3.87M
├──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 .html2.34M
| ├──32丨Raft（一）：不会背叛的信使 .m4a12.30M
| ├──32丨Raft（一）：不会背叛的信使 .pdf3.63M
| ├──33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现 .html3.05M
| ├──33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现 .m4a9.69M
| ├──33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现 .pdf2.49M
| ├──34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈 .html3.00M
| ├──34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈 .m4a10.39M
| ├──34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈 .pdf2.64M
| ├──35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统 .html2.33M
| ├──35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统 .m4a10.11M
| ├──35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统 .pdf3.26M
| ├──36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目 .html2.47M
| ├──36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目 .m4a10.36M
| └──36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目 .pdf2.79M
├──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） .html2.85M
| ├──37丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（一） .m4a10.50M
| ├──37丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（一） .pdf2.92M
| ├──38丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二） .html2.16M
| ├──38丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二） .m4a8.95M
| ├──38丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二） .pdf1.89M
| ├──39丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（一） .html1.78M
| ├──39丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（一） .m4a10.70M
| ├──39丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（一） .pdf1.47M
| ├──40丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二） .html2.32M
| ├──40丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二） .m4a10.03M
| └──40丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二） .pdf1.77M
├──09-结束语
| ├──结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海 .html2.50M
| ├──结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海 .m4a4.82M
| └──结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海 .pdf1.80M
└──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 .html2.05M
| ├──用户故事丨陈煌：唯有自强不息，方能屹立不倒 .m4a5.72M
| ├──用户故事丨陈煌：唯有自强不息，方能屹立不倒 .pdf1.86M
| ├──用户故事丨核桃：95后的技术成长之路 .html2.47M
| ├──用户故事丨核桃：95后的技术成长之路 .m4a7.18M
| ├──用户故事丨核桃：95后的技术成长之路 .pdf3.95M
| ├──用户故事丨黄涛：水滴石穿、坚持不懈，必能有所精进 .html1.70M
| ├──用户故事丨黄涛：水滴石穿、坚持不懈，必能有所精进 .m4a6.52M
| ├──用户故事丨黄涛：水滴石穿、坚持不懈，必能有所精进 .pdf1.80M
| ├──用户故事丨许灵：不抛弃不放弃 .html1.71M
| ├──用户故事丨许灵：不抛弃不放弃 .m4a6.03M
| └──用户故事丨许灵：不抛弃不放弃 .pdf1.96M
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