[极客时间]大数据经典论文解读（完结）-徐文浩

极客时间出品的专栏课《大数据经典论文解读》作者徐文浩，价值59元现在免费分享。

课程介绍

在过去的二十年里，大数据领域的发展迅猛，对计算机工程界产生了深远影响。众多看似与大数据无关的开源系统，如Kubernetes，实则根植于这一领域。为了深入理解并掌握相关技能，研读大数据领域的经典论文显得尤为重要。这次，我们特别邀请了具有十多年研究与实践经验的徐文浩老师，带你梳理大数据系统的发展脉络。

课程主体分为五大模块。在基础知识篇，从GFS、MapReduce和Bigtable等经典论文开始，理解大数据系统面临的挑战及应对策略。同时，通过分布式锁Chubby、序列化和RPC方案Thrift等内容，将架构设计与计算机底层原理相结合。在*数据库篇*，深入研究Hive、Dremel和Spark等论文，了解如何满足高性能分析需求，并在Bigtable基础上迭代发展出分布式数据库。

课程还涵盖实时处理、资源调度及实战应用。通过Storm、Kafka和Dataflow等论文解读，了解实时处理系统的迭代发展。Raft、Borg和Kubernetes的论文分析，则帮助理解资源调度与系统压榨的优化。最后，通过Facebook数据仓库的演进和Twitter如何利用大数据进行机器学习的案例分享，将所学知识串联起来，真正做到学以致用。这门课程不仅让你理解“是什么”，更帮助你理解“为什么”，扩展你的大数据领域技术知识面，提升解决实际问题的能力。

课程目录

│   ├── 01丨什么是大数据：从GFS到Dataflow，12年大数据生态演化图.html
│   ├── 01丨什么是大数据：从GFS到Dataflow，12年大数据生态演化图.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 02丨学习方法：建立你的大数据知识网络.m4a
│   ├── 02丨学习方法：建立你的大数据知识网络.pdf
│   ├── 开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.html
│   ├── 开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.m4a
│   └── 开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.pdf
├── 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
│   ├── 03丨TheGoogleFileSystem（一）：Master的三个身份.m4a
│   ├── 03丨TheGoogleFileSystem（一）：Master的三个身份.pdf
│   ├── 04丨TheGoogleFileSystem（二）：如何应对网络瓶颈？.html
│   ├── 04丨TheGoogleFileSystem（二）：如何应对网络瓶颈？.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 05丨TheGoogleFileSystem（三）：多写几次也没关系.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 06丨MapReduce（一）：源起Unix的设计思想.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 07丨MapReduce（二）：不怕失败的计算框架.m4a
│   ├── 07丨MapReduce（二）：不怕失败的计算框架.pdf
│   ├── 08丨Bigtable（一）：错失百亿的Friendster.html
│   ├── 08丨Bigtable（一）：错失百亿的Friendster.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 09丨Bigtable（二）：不认识“主人”的分布式架构.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 10丨Bigtable（三）：SSTable存储引擎详解.m4a
│   ├── 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？.html
│   ├── 11丨通过Thrift序列化：我们要预知未来才能向后兼容吗？.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 12丨分布式锁Chubby（一）：交易之前先签合同.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 13丨分布式锁Chubby（二）：众口铄金的真相.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 14丨分布式锁Chubby（三）：移形换影保障高可用.m4a
│   └── 14丨分布式锁Chubby（三）：移形换影保障高可用.pdf
├── 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
│   ├── 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
│   ├── 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？.html
│   ├── 加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？.m4a
│   ├── 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？.html
│   ├── 加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？.m4a
│   └── 加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？.pdf
├── 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
│   ├── 15丨Hive：来来去去的DSL，永生不死的SQL.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 17丨从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来.m4a
│   ├── 20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来.pdf
│   ├── 21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界”.html
│   ├── 21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界”.m4a
│   ├── 21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界”.pdf
│   ├── 22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore.html
│   ├── 22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore.m4a
│   ├── 22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore.pdf
│   ├── 23丨Spanner（二）：时间的悖论.html
│   ├── 23丨Spanner（二）：时间的悖论.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统.m4a
│   └── 24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统.pdf
├── 05-复习篇(2讲)
│   ├── 复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.html
│   ├── 复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.m4a
│   ├── 复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.pdf
│   ├── 复习课（二）丨MapReduce.html
│   ├── 复习课（二）丨MapReduce.m4a
│   ├── 复习课（二）丨MapReduce.pdf
│   ├── 复习课（九）丨Megastore.html
│   ├── 复习课（九）丨Megastore.m4a
│   ├── 复习课（九）丨Megastore.pdf
│   ├── 复习课（六）丨Hive.html
│   ├── 复习课（六）丨Hive.m4a
│   ├── 复习课（六）丨Hive.pdf
│   ├── 复习课（七）丨Dremel.html
│   ├── 复习课（七）丨Dremel.m4a
│   ├── 复习课（七）丨Dremel.pdf
│   ├── 复习课（三）丨Bigtable.html
│   ├── 复习课（三）丨Bigtable.m4a
│   ├── 复习课（三）丨Bigtable.pdf
│   ├── 复习课（十）丨Spanner.html
│   ├── 复习课（十）丨Spanner.m4a
│   ├── 复习课（十）丨Spanner.pdf
│   ├── 复习课（四）丨Thrift.html
│   ├── 复习课（四）丨Thrift.m4a
│   ├── 复习课（四）丨Thrift.pdf
│   ├── 复习课（五）丨Chubby.html
│   ├── 复习课（五）丨Chubby.m4a
│   ├── 复习课（五）丨Chubby.pdf
│   ├── 复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.html
│   ├── 复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.m4a
│   └── 复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.pdf
├── 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
│   ├── 25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 27丨Kafka（一）：消息队列的新标准.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 29丨Dataflow（一）：正确性、容错和时间窗口.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型.m4a
│   └── 31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型.pdf
├── 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
│   ├── 32丨Raft（一）：不会背叛的信使.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统.m4a
│   ├── 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.html
│   ├── 36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目.m4a
│   └── 36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目.pdf
├── 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
│   ├── 37丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（一）.m4a
│   ├── 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）.html
│   ├── 38丨当数据遇上AI，Twitter的数据挖掘实战（二）.m4a
│   ├── 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）.html
│   ├── 39丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（一）.m4a
│   ├── 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）.html
│   ├── 40丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二）.m4a
│   └── 40丨十年一梦，一起来看Facebook的数据仓库变迁（二）.pdf
├── 09-结束语
│   ├── 结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海.html
│   ├── 结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海.m4a
│   └── 结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海.pdf
└── 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
├── 用户故事丨陈煌：唯有自强不息，方能屹立不倒.m4a
├── 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.html
├── 用户故事丨核桃：95后的技术成长之路.m4a
├── 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.html
├── 用户故事丨黄涛：水滴石穿、坚持不懈，必能有所精进.m4a
├── 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.html
├── 用户故事丨许灵：不抛弃不放弃.m4a
└── 用户故事丨许灵：不抛弃不放弃.pdf

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以上就是极客时间徐文浩老师的专栏课《大数据经典论文解读》的详细介绍了。
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