大数据经典论文解读

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大数据，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。

所以这次，我们邀请了极客时间《深入浅出计算机组成原理》课程的作者徐文浩老师，通过他十多年研读论文、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。

课程模块设计

课程主体划分为以下5大模块。

另外，在解读每篇论文的过程中，编辑还会带你一起来回顾课程内容，进一步巩固知识要点，帮助扩展大数据领域技术知识面，同时也会分享一些阅读论文的小技巧，让你不仅有所学、有所思，更让你有所用。

（编辑：天瑞地安资讯网）

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