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本课程从作者多年实战经验出发,对分布式核心技术进行了大量归纳和总结,涉及了分布式主要功能的方方面面,并从中抽取出一套简化的框架思想和编程API来帮助落地。
大数据计算的技术架构原理和实践:分布式计算是大数据分析应用最广泛最基础的核心技术,本课程聚焦分布式并行计算(map/reduce)、实时流计算、内存计算、BSP计算等架构和落地实现,动手掌握分布式计算设计思想,并穿插金融行业应用案例。
课程信息 随着移动互联大时代的到来,每天产生的各种数据,将超过过去任何时代,这些数据意义非常重点,海量的数据我们如何存储?你一定会想到使用分布式系统存储。我们如何架构与设计大规模分布式存储系统满足海量数据的存储需求?如何保证海量数据的一致性?如何保证海量数据的高可靠性?如何保证数据高安全性?如何保证分布式存储系统的高扩展性?如何保证分布式存储系统的负载均衡?!如何保证分布式存储系统的高稳定性?!
从典型案例入手,辅以经典开源框架的代码分析,深度解析面向对象设计模式的使用场景、实现方法,使学员领会面向对象设计的思维方式和核心原则。通过不断重构案例的设计,在迭代的过程中使学员真正领会设计模式的精髓和方法论。