JK时间：大数据经典论文解读【1.02GB】
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├─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.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
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├─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
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│ 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
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├─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
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├─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
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├─05-复习篇(2讲)
│ 复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.html
│ 复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.m4a
│ 复习课（一）丨TheGoogleFileSystem.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（九）丨Megastore.html
│ 复习课（九）丨Megastore.m4a
│ 复习课（九）丨Megastore.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（五）丨Chubby.html
│ 复习课（五）丨Chubby.m4a
│ 复习课（五）丨Chubby.pdf
│ 复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.html
│ 复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.m4a
│ 复习课（八）丨ResilientDistributedDatasets.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（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
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├─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
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├─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
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
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