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    大数据平台核心技术
    课程类型：选修课
    主讲教师：武永卫
    课程来源：清华大学
    建议学分：3.00分
    课程编码：xtzx0442
    课程介绍
    课程目录
    教师团队
    第一讲 大数据和ODPS
    s 主讲人：武永卫 （14分钟）
    s 主讲人：程永 （20分钟）
    第二讲 分布式存储
    s 大纲 （1分钟）
    s 初步认识大数据对分布式存储系统的需求 （2分钟）
    s 理解大数据对分布式存储系统的需求 （1分钟）
    s 具体说明大数据对分布式存储系统的需求 （3分钟）
    s 大规模分布式存储的挑战 （1分钟）
    s 小概率事件-Raid卡故障 （9分钟）
    s 分布式存储系统举例 （10分钟）
    s 分布式存储系统重要功能设计要点剖析 （1分钟）
    s 链式写正常流程 （2分钟）
    s 写流程的另一种常见方式：主从模式 （2分钟）
    s 链式写异常流程 （1分钟）
    s 写异常处理的另一种方法-Seal and New （2分钟）
    s 读正常流程 （1分钟）
    s 读流程优化-BackupRead （3分钟）
    s IO QoS （3分钟）
    s 数据正确性：checksum （3分钟）
    s 数据可靠性-Replication （3分钟）
    s 数据均衡-Rebalance （2分钟）
    s 垃圾回收-Garbage collection （2分钟）
    s Erasure coding （3分钟）
    s Erasure coding（3,2）写入和读取过程 （2分钟）
    s 元数据管理的高可用性和可扩展性 （4分钟）
    s 元数据管理的高可用性 （4分钟）
    s Paxos概要 （3分钟）
    s Raft （1分钟）
    s 元数据管理的可扩展性 （3分钟）
    s 不同存储介质的特性 （2分钟）
    s 盘古混合存储 （4分钟）
    第三讲 资源管理与任务调度
    s 阿里云飞天分布式调度 （15分钟）
    s 任务调度 （14分钟）
    s 资源调度 （6分钟）
    s 容错机制 （4分钟）
    s 规模挑战 （5分钟）
    s 安全域性能隔离 （6分钟）
    s 分布式调度的发展方向 （2分钟）
    第四讲 分布式编程模型的设计与演化
    s 数据格式和抽象 （5分钟）
    s 分布式编程模型 （5分钟）
    s MapReuduce编程模型 （11分钟）
    s 关系型数据编程模型 （9分钟）
    s 分布式图计算模型 （6分钟）
    s 分布式编程未来展望 （9分钟）
    实践1：通过两阶段提交协议完成数据上传
    s 分布式事务 （6分钟）
    s 分布式一致性算法 （4分钟）
    s 两阶段提交与三阶段提交 （8分钟）
    s 实践--介绍 （3分钟）
    第五讲 离线分布式关系型计算
    s 关系型计算基本原理_1 （6分钟）
    s 关系型计算基本原理_2 （13分钟）
    s 分布式环境中的连接计算和聚合计算 （32分钟）
    s 其他计算和物理优化 （12分钟）
    第六讲 全局数据管理与调度
    s 提纲 （3分钟）
    s 课程背景介绍 （3分钟）
    s 前序知识 （9分钟）
    s 分布式节点距离计算法则 （3分钟）
    s 数据分布策略 （4分钟）
    s 分布式计算调度 （3分钟）
    s 数据就近原则计算如何容错 （7分钟）
    s ODPS跨集群数据依赖 （5分钟）
    实践2：编写MR完成Group By+Join操作
    s 主讲人：谢德军 （10分钟）
    第七讲 流式计算的系统设计与实现
    s 增量计算和流式计算 （15分钟）
    s 与批量计算的区别 （3分钟）
    s 业界典型系统技术概要分析 （13分钟）
    s 核心技术 （13分钟）
    s 消息机制 （8分钟）
    s 有状态计算、并行DAG、抢占式调度和资源隔离、Failover机制 （16分钟）
    s StreamSQL （9分钟）
    第八讲 内存计算
    s 软硬件趋势、分布式计算简史与内存计算 （15分钟）
    s 分布式计算 （31分钟）
    s 内存计算 （13分钟）
    s 统一的计算框架 （14分钟）
    s 业界经典系统技术分析-spark&flink （6分钟）
    第九讲 大规模数据的分布式机器学习平台
    s 主讲人：褚葳 （17分钟）
    实践3：实现MapReduce编程运行时库
    s 分布式环境下的新问题 （12分钟）
    s 工程实现范例 （10分钟）
    s 课程设计相关问题 （2分钟）
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