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怎样进行大数据的入门级学习?

2022-10-19 15:00:33 | 来源:中培企业IT培训网
      首先,在你什么都不懂的情况下打好基础是很重要的,而大数据的基础就是:

1、Bloom Filter过滤器数据分片与路由:挑一个典型的分区算法去学习,比如一致性哈希算法。

2、备份机制与一致性。

3、学习CAP理论。

4、幂等性:现在很多的分布式系统状态管理的基石。

5、各种一致性模型,例如:强一致性、弱一致性、最终一致。

6、备份机制:主从的叫法已经不怎么流行了,当前更cool的叫法7、是Leader-Follower模式。

8、共识协议:在咱们国家通常翻译成一致性协议。只要学习常见    的几种就可以:Paxos或者Raft。

9、算法和数据结构。

10、LSM:学习和B+树的区别以及优势。

11、压缩算法:1,找一个主流的压缩算法进行了解,例如Snappy, LZ4。

12、Bloom Filter过滤器。

这些是必备的基础入门学习。

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