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