大数据经典论文解读 | 更新完结
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。
| ├──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 5.94M
| | ├──01丨什么是大数据：从GFS到Dataflow，12年大数据生态演化图.m4a 14.61M
| | ├──01丨什么是大数据：从GFS到Dataflow，12年大数据生态演化图.pdf 8.82M
| | ├──02丨学习方法：建立你的大数据知识网络.html 2.81M
| | ├──02丨学习方法：建立你的大数据知识网络.m4a 11.42M
| | ├──02丨学习方法：建立你的大数据知识网络.pdf 5.04M
| | ├──开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.html 2.44M
| | ├──开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.m4a 11.59M
| | └──开篇词丨读论文是成为优秀工程师的成年礼.pdf 4.96M
| └──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 2.89M
| | ├──03丨TheGoogleFileSystem（一）：Master的三个身份.m4a 14.82M
| | ├──03丨TheGoogleFileSystem（一）：Master的三个身份.pdf 3.76M
| | ├──04丨TheGoogleFileSystem（二）：如何应对网络瓶颈？.html 2.74M
| | ├──04丨TheGoogleFileSystem（二）：如何应对网络瓶颈？.m4a 11.23M
| | ├──04丨TheGoogleFileSystem（二）：如何应对网络瓶颈？.pdf 5.56M
| | ├──05丨TheGoogleFileSystem（三）：多写几次也没关系.html 1.94M
| | ├──05丨TheGoogleFileSystem（三）：多写几次也没关系.m4a 11.33M
| | ├──05丨TheGoogleFileSystem（三）：多写几次也没关系.pdf 4.72M
| | ├──06丨MapReduce（一）：源起Unix的设计思想.html 2.64M
| | ├──06丨MapReduce（一）：源起Unix的设计思想.m4a 14.51M
| | ├──06丨MapReduce（一）：源起Unix的设计思想.pdf 4.20M
| | ├──07丨MapReduce（二）：不怕失败的计算框架.html 2.04M
| | ├──07丨MapReduce（二）：不怕失败的计算框架.m4a 14.22M
| | ├──07丨MapReduce（二）：不怕失败的计算框架.pdf 3.60M
| | ├──08丨Bigtable（一）：错失百亿的Friendster.html 2.37M
| | ├──08丨Bigtable（一）：错失百亿的Friendster.m4a 13.80M
| | └──08丨Bigtable（一）：错失百亿的Friendster.pdf 3.82M
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