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    课程简介

    高级大数据系统的实现、优化和应用，包括分布式文件系统、MapReduce/Spark、Storm/Spark streaming、Mahout等系统的原理、实现、策略优化。（注：本课程陆续更新，欢迎加入大学生学习交流群215677965）

    课程目录

    • 第1节 ---- 1.1 What is big data and what is big data system?
    • 第2节 ---- 1.2 Problems in big data systems?
    • 第3节 ---- 1.3 Overview of the course
    • 第4节 ---- 1.4 Principles of big data system design
    • 第5节 ---- 2.1 Manipulating Data on Linux
    • 第6节 ---- 2.2 Running Commands on a Single Machine
    • 第7节 ---- 2.3 Using a Linux Cluster
    • 第8节 ---- 3.1 Storage for Big Data Computing: Distributed file system
    • 第9节 ---- 3.2 File system and GFS
    • 第10节 ---- 3.3 Understanding HDFS using Legos
    • 第11节 ---- 3.4 File System Implementation and DFS
    • 第12节 ---- 4.1 What is MapReduce and why
    • 第13节 ---- 4.2 Learn MapReduce by playing with cards
    • 第14节 ---- 4.3 Processing pattern
    • 第15节 ---- 4.4 Hadoop
    • 第16节 ---- 4.5 Algorithms in MapReduce
    • 第17节 ---- 4.6 Tutorial
    • 第18节 ---- 5.1 Background
    • 第19节 ---- 5.2 Spark
    • 第20节 ---- 5.3 Use Spark for data mining
    • 第21节 ---- 5.4 Spark data processing
    • 第22节 ---- 5.5 Experiment in Spark
    • 第23节 ---- 6.1 NoSQL introduction
    • 第24节 ---- 6.2 Common Advantages
    • 第25节 ---- 6.3 Bigtable
    • 第26节 ---- 6.4 Master Startup
    • 第27节 ---- 6.5 HBase
    • 第28节 ---- 7.1 What is GraphDB and Graph data processing
    • 第29节 ---- 7.2 Graph systems
    • 第30节 ---- 7.3 Example of a GraphDB
    • 第31节 ---- 8.1 Mahout
    • 第32节 ---- 8.2 Case Study: Recommendation
    • 第33节 ---- 8.3 Recommendation in Mahout

    课程讲义

    1. 新手指南
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