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第一章pSeries系统管理概述第一章pSeries系统管理概述§1.1pSeries的术语和概念§1.1.1IBMserver产品系列§1.1.2RISC的概念§1.1.3pSeries的多种配置方案§1.2Aix系统管理概述§1.2.1Aix操作系统特点§1.2.2管理Aix系统§1.2.3vi编辑器介绍第一章pSeries系统管理概述(2)本章要点了解IBMserver服务器产品系列了解pSeries服务器结构特点掌握pSeries常见的有效配置了解AIX操作系统的特点描述系统管理的任务1.1.1IBM服务器产品系列集成的商用服务器　serveri系列服务器，该系列产品结合领先的铜芯片/SOI技术。

数据挖掘与计算大纲问题背景CPU资源倾斜问题源数据倾斜问题小结淘宝技术部-数据挖掘与计算问题背景Spark Streaming在淘宝！双122013.12.12双112014.11.11双122014.12.12 SparkStreaming商品推荐店铺推荐行业个性化推荐…淘宝技术部-数据挖掘与计算问题背景使用过程中我们经常碰到：内存还剩很多，CPU资源缺消耗殆尽，造成作业无法提交任务的数据本地化有时候会很差，数据需要进行网络间的迁移CPU资源利用率问题源数据的倾斜问题淘宝技术部-数据挖掘与计算问题

关系型数据库支持事务！可是我必须用NoSQL的怎么办？选择一个支持事务的NoSQL？还是自己实现一套事务机制？Whydoesitmatter?神马是事务？保障数据可靠地原子性操作一个事务中多个操作要么同时成功，要么同时失败工厂之间的货物转移是一个典型的事务操作。

内容大纲CAP的历史沿革CAP原理介绍CAP，PickTwo？CAP权衡中的经济考量CAP与ACID的关系分区只是另一段CodePath CAP在实践中的应用参考资料CAP原理的历史1997年，Fox＆Brewer提出BASE概念

基于Spark/hbase的数据分析平台及SparkSQl使用经验分享

深入MySQL内核Outline MySQL5.6简介MySQL5.6新特性InnoDB层新特性性能优化功能增强Server层新特性性能优化功能增强MySQL5.6简介简介MySQL5.6版本，为MySQL最新的一个大版本，相对于MySQL5.1/5.5，无论是MySQLServer层面，还是InnoDB Engine层面，都做了大量的改进(性能改进vs功能增强)。这些改进，无论是DBA，亦或是研发人员，都值得好好的学习、深入了解；

MapReduce已经开始显现老化的迹象，局限性越来越明显。Tez作为下一代hadoop的执行引擎与传统的MapReduce相比做了很大的改进和优化，将计算模型直接建立在DAG上面，比传统的MapReduce更加直接，灵活，在性能上有很大的提升。同时由于Tez从项目开始就集成了Yarn，从而对于整个计算资源的Context了解的更加清楚，这也有助于性能的优化。本次演讲将主要对Tez做一个Overview的介绍。

loadRunner使用之测试执行

Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。Spark被称为“Hadoop的瑞士军刀”，拥有非凡的速度和易用性。Spark立足于内存计算，相比Hadoop MapReduce，Spark在性能上要高100倍，而且Spark提供了比Hadoop更上层的API，同样的算法在Spark中实现往往只有Hadoop的1/10或者1/100的长度。

第五讲分布计算系统资源管理引言单机处理能力不断增强，应用需求不断提高莫尔定律复杂计算问题（大型科学计算、工程计算、数字仿真、动画设计等）需要计算系统提供强大的计算能力单机系统甚至SMP系统难以满足复杂问题的应用需要网络计算的发展动力（1）计算定律带宽(盖尔德定律)用户(麦特卡夫定律)硬件(摩尔定律)软件国际标准分布计算资源管理基于网络的高性能计算已成为并行处理的主流模式之一巨型计算机系统价格昂贵、通用性差。

Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小 ◆ 由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。

数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典。第9章　决策树算法第9章决策树算法第9章　决策树算法本章大纲：决策树算法原理常用决策树算法决策树剪枝由决策树提取分类规则应用实例分析第9章　决策树算法

Memory Hierarchies and Optimizations: Case Studyin Matrix Multiplication

Multiple cores or processors on a single system are there for performance Many applications run well below the “peak” of the systems, often under 10% of arithmetic performance Perhaps optimizing the code on a single core will give as much benefit as writing in parallel

数据库系统设计漫谈讲师：童家旺,阿里集团数据库架构师主题数据库基本问题调查关系数据库的基本背景ACID基本概念解析范式问题解析（Normalization）数据库的扩展性浅析常见数据库系统回顾数据库基本问题调查大家都使用过哪些数据库？哪些内容是数据库系统的关键点？常见的数据存储传统的数据库系统OracleDB2、SQL Server 、MySQL、PosgreSQL分布式数据库。

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