大数据经典论文解读音频和文档-含基础知识、数据库、实战应用等xp

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文件名称：	大数据经典论文解读音频和文档-含基础知识、数据库、实战应用等xp_共：1.02GB
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目录：【大数据经典论文解读音频和文档-含基础知识、数据库、实战应用等/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　[2.33MB]
33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现.m4a　[9.68MB]
33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现.html　[3.04MB]
35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统.pdf　[3.26MB]
36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目.html　[2.46MB]
34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈.html　[3.00MB]
33丨Raft（二）：服务器增减的“自举”实现.pdf　[2.48MB]
32丨Raft（一）：不会背叛的信使.pdf　[3.63MB]
36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目.pdf　[2.79MB]
34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈.m4a　[10.38MB]
34丨Borg（一）：当电力成为成本瓶颈.pdf　[2.64MB]
35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统.m4a　[10.11MB]
32丨Raft（一）：不会背叛的信使.m4a　[12.29MB]
36丨从Omega到Kubernetes：哺育云原生的开源项目.m4a　[10.36MB]
35丨Borg（二）：互不“信任”的调度系统.html　[2.32MB]
目录：【大数据经典论文解读音频和文档-含基础知识、数据库、实战应用等/03-加餐篇(1讲)】
加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？.html　[3.72MB]
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　[9.17MB]
加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？.pdf　[1.64MB]
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　[2.14MB]
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　[2.90MB]
加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？.m4a　[7.26MB]
加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？.m4a　[9.54MB]
加餐2丨设置你的学习“母题”：如何选择阅读材料？.pdf　[3.04MB]
加餐3丨我该使用什么样的大数据系统？.html　[1.85MB]
目录：【大数据经典论文解读音频和文档-含基础知识、数据库、实战应用等/09-结束语】
结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海.html　[2.50MB]
结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海.pdf　[1.80MB]
结束语丨长风破浪会有时，直挂云帆济沧海.m4a　[4.82MB]
目录：【大数据经典论文解读音频和文档-含基础知识、数据库、实战应用等/06-实时处理篇：批处理只是流式处理的“特殊情况”(2讲)】
27丨Kafka（一）：消息队列的新标准.m4a　[9.52MB]
30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现.pdf　[2.64MB]
28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源.html　[2.61MB]
26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西.pdf　[4.68MB]
31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型.pdf　[3.86MB]
26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西.html　[3.88MB]
25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算.pdf　[2.71MB]
30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现.html　[3.29MB]
29丨Dataflow（一）：正确X、容错和时间窗口.html　[2.32MB]
27丨Kafka（一）：消息队列的新标准.pdf　[4.78MB]
31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型.m4a　[13.79MB]
25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算.m4a　[12.73MB]
29丨Dataflow（一）：正确X、容错和时间窗口.pdf　[4.06MB]
29丨Dataflow（一）：正确X、容错和时间窗口.m4a　[15.47MB]
27丨Kafka（一）：消息队列的新标准.html　[2.86MB]
28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源.pdf　[3.57MB]
25丨从S4到Storm（一）：当分布式遇上实时计算.html　[2.47MB]
30丨Dataflow（二）：MillWheel，一个早期实现.m4a　[14.50MB]
31丨Dataflow（三）：一个统一的编程模型.html　[2.78MB]
28丨Kafka（二）：从Lambda到Kappa，流批一体计算的起源.m4a　[9.64MB]
26丨从S4到Storm（二）：位运算是个好东西.m4a　[14.89MB]
目录：【大数据经典论文解读音频和文档-含基础知识、数据库、实战应用等/05-复习篇(2讲)】
复习课（五）丨Chubby.pdf　[2.20MB]
复习课（九）丨Megastore.html　[1.32MB]
复习课（十）丨Spanner.m4a　[11.28MB]
复习课（三）丨Bigtable.pdf　[4.25MB]
复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.m4a　[4.96MB]
复习课（九）丨Megastore.pdf　[1.05MB]
复习课（七）丨Dremel.pdf　[2.28MB]
复习课（四）丨Thrift.pdf　[2.68MB]
复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.html　[2.14MB]
复习课（六）丨Hive.pdf　[1.74MB]
复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.pdf　[855.65KB]
复习课（二）丨MapReduce.m4a　[6.35MB]
复习课（三）丨Bigtable.html　[2.68MB]
复习课（二）丨MapReduce.html　[2.15MB]
复习课（四）丨Thrift.html　[2.16MB]
复习课（十）丨Spanner.pdf　[3.37MB]
复习课（六）丨Hive.m4a　[5.57MB]
复习课（七）丨Dremel.html　[1.22MB]
复习课（七）丨Dremel.m4a　[4.67MB]
复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.m4a　[8.79MB]
复习课（五）丨Chubby.m4a　[10.32MB]
复习课（五）丨Chubby.html　[2.22MB]
复习课（六）丨Hive.html　[2.06MB]
复习课（二）丨MapReduce.pdf　[1.51MB]
复习课（九）丨Megastore.m4a　[8.78MB]
复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.pdf　[2.03MB]
复习课（四）丨Thrift.m4a　[6.40MB]
复习课（十）丨Spanner.html　[2.84MB]
复习课（三）丨Bigtable.m4a　[8.03MB]
复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.html　[823.24KB]
目录：【大数据经典论文解读音频和文档-含基础知识、数据库、实战应用等/04-数据库篇：OLAP和OLTP，一个都不能少(8讲)】
16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储.pdf　[5.35MB]
18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少.pdf　[4.10MB]
17丨从Dremel到Parquet（二）：他山之石的MPP数据库.m4a　[14.74MB]
15丨Hive：来来去去的DSL，永生不死的SQL.pdf　[3.48MB]
16丨从Dremel到Parquet（一）：深入剖析列式存储.m4a　[15.07MB]
21丨Megastore（三）：让Paxos跨越“国界”.pdf　[3.24MB]
22丨Spanner（上）：“重写”Bigtable和Megastore.pdf　[2.97MB]
24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统.html　[3.42MB]
20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来.m4a　[16.77MB]
19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库.m4a　[11.98MB]
20丨Megastore（二）：把Bigtable玩出花来.html　[3.53MB]
19丨Megastore（一）：全国各地都能写入的数据库.pdf　[4.58MB]
24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统.m4a　[16.60MB]
24丨Spanner（三）：严格串行化的分布式系统.pdf　[4.41MB]
18丨Spark：别忘了内存比磁盘快多少.m4a　[12.92MB]