作者：admin 发布时间：2024-03-10 10:35 分类：资讯 浏览：44
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Sinfonia： A New Paradigm for Building Scalable Distributed Systems，这篇论文是SOSP2007的Best Paper，阐述了一种构建分布式文件系统的范式方法，个人感觉非常有用。
有一些系统设计基础的话，给你推荐几本书吧：《面向模式的软件架构 卷4：分布式计算的模式语言》出版社：人民邮电出版社主要讲分布式计算系统软件的设计和实现。偏软件方向，相对较专业。
⑤ 需要具备一定的javase基础知识；⑥ 如果懂java web及各种框架知识那就更好了。虚拟机：⑦ 需要掌握虚拟机；⑧ 需要安装linux操作系统。⑨ 需要配置虚拟机网络。
1、《SQL必知必会》理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。
2、《数据挖掘导论(无缺版)》本书全面介绍了数据挖掘，包括了五个主题：数据、分类、相关剖析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章包括根柢概念、代表性算法和点评技术，然后一章谈论高档概念和算法。
3、第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。
《Hadoop权威指南(第4版)》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。
《Learning Spark》《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。
详细讲解 Mapreduce，Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的 MapReduce程序。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。
说完分析技能，我们再来说一下业务知识。业务知识并不是简单就能学会的，本质上是需要在企业中摸爬滚打才能学会的。然而，好的书籍也可以让你对业务知识有一定的了解。推荐两本书：《增长黑客》以及《精益数据分析》。
Chubby是一个基于文件实现的分布式锁，Google的Bigtable、Mapreduce和Spanner服务都是在这个基础上构建的，所以Chubby实际上是Google分布式事务的基础，具有非常高的参考价值。
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