从大数据论文入手，提升问题解决能力
大数据领域，可以说是过去 20 年计算机工程界发展最迅速、产生影响最大的一个领域。很多看起来和“大数据”没有什么关系的开源系统，都是从“大数据”这个领域里培育出来的，比如说 Kubernetes。
那么，今天我们去研读“大数据”领域的经典论文，可以说是一件投入产出比很高的事情。通过学习大数据相关的论文，我们会对计算机工程的各个领域都有更加深刻的认知，这不仅仅是对于“大数据工程师”这样的职位有用，对于做各类后端开发和系统开发的工程师来说，都会有很大的帮助。
但是我们应该怎么学呢？在网上随便一搜，虽然也能找到不少论文被人翻译成了中文，但是往往也只能告诉你“是什么”，却没有办法让你理解“为什么”。这些翻译或者文章，常常给出的是“Bigtable 系统是一个稀疏的、分布式的排序好的 Map”，却让你没有办法让你理解为什么 Bigtable 是这样设计的。
使用各种开源框架解决大数据问题的经验，带你梳理整个大数据系统的发展脉络，为你分析在整个领域的系统不断往前迭代的过程中，所遇到的具体场景下的问题，还会深入解读其中重要的设计决策背后，能够联系到的计算机底层原理。
这样一来，通过课程内容知识的讲解，你就能够把论文和论文之间联系起来，把论文和具体技术场景联系起来，把论文和计算机原理的底层知识点联系起来。更进一步，你会真正理解 Why，而不是只知道 What。
〖课程截图〗:
本站声明：
一 本站致力于为软件爱好者提供国内外软件开发技术和软件共享，着力为用户提供优资资源；
二 本站提供的所有下载文件均为网络共享资源，请于下载后的24小时内删除。如需体验更多乐趣，还请支持正版；
三 我站提供用户下载的所有内容均转自互联网。如有内容侵犯您的版权或其他利益的，请编辑邮件并加以说明发送到站长邮箱。站长会进行审查之后，情况属实的会在三个工作日内为您删除。
一 本站致力于为软件爱好者提供国内外软件开发技术和软件共享，着力为用户提供优资资源；
二 本站提供的所有下载文件均为网络共享资源，请于下载后的24小时内删除。如需体验更多乐趣，还请支持正版；
三 我站提供用户下载的所有内容均转自互联网。如有内容侵犯您的版权或其他利益的，请编辑邮件并加以说明发送到站长邮箱。站长会进行审查之后，情况属实的会在三个工作日内为您删除。
