柏杨921

这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第 10天。 一、分布式系统 1. 分布式系统面临的挑战 数据规模越来越大 服务的可用性要求越来越高 快速迭代的业务要求系统足够易用 2. 理想中的分布式系统

这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第8天 一、概述 1.大数据与OLAP的演进 马丁·希尔伯特的总结：大数据其实是在2000年后，因为信息化的快速发展、信息交换、信息存储、信息处理三个方面能

这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第7天 一、shuffle概述 1.MapReduce概述 ·在开源实现的MapReduce中，存在Map、Shuffle、Reduce三个阶段。 Map阶

这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第1天 Based on batch processing shuffle概述 为什么shuffle如此重要 shuffle指的是不同分区数据交换的过程 设：

本片文章介绍了HDFS的原理与应用，主要介绍了他的三个组件，client，NameNode，DataNode和一些异常处理。

本文主要介绍了Spark的原理解析，以及RDD算子的详细介绍，和Catalyst优化规则等，以及一些存在的问题。

本文主要介绍了流、批、OLAP一体的Flink引擎。Flink的诞生背景，架构，作业实例，流批一体的原因和如何做到，以及Flink的OLAP的优化之路。

介绍了大数据的七层体系，sql的处理流程，查询优化器的分类，重点介绍了CBO和RBO以及他们的优缺点，以及SQL的前沿趋势。