OLHub
ol
olhub·Lộ trình

Hệ thống Dữ liệu Quy mô lớn

Nhân bản, phân mảnh, đồng thuận — dữ liệu trên nhiều máy

Track capstone theo DDIA — nối các nguyên lý đã học thành một hệ dữ liệu phân tán thật: replication, partitioning, transaction phân tán, và consistency/consensus. Mỗi bài recall dot đã dạy sâu ở SQL, thuật toán và networking, không dạy lại mà nâng lên tầng hệ thống.

Bắt đầu Tier 12 course · 59 bài · miễn phí

2 course

Lộ trình tuần tự theo tier

59 bài

Text-first — đọc kỹ, không xem video

~11 giờ

Tự nhịp, học theo tốc độ của bạn

Nâng cao

Từ nền tảng tới nâng cao

Lộ trình học

2 course theo thứ tự

Học tuần tự theo tier — mỗi course là một chặng, hoàn thành chặng trước rồi tiến chặng sau.

  1. 1
    Tier 1Bắt đầu tại đây

    Hệ thống Dữ liệu Phân tán

    Tier 1 track Hệ thống Dữ liệu Quy mô lớn (DDIA Part II). Tư duy đo hệ dữ liệu (reliability, tail latency); replication (single/multi-leader/leaderless); partitioning; transaction phân tán (2PC); rắc rối của hệ phân tán (clock/network không tin cậy); và consistency & consensus (linearizability, CAP, Raft). Nối thẳng quorum, consistent-hashing, vector-clock, Raft đã học ở track thuật toán.

    • Choose mô hình replication và partitioning cho một hệ phân tán, lập luận trade-off
    • Explain 2PC và vì sao distributed transaction đắt; biết khi nào tránh
    • Distinguish linearizability vs causal consistency; lập luận CAP đúng nghĩa; biết khi nào cần consensus
    38 bài~7 giờ
    Vào học
  2. 2
    Tier 2Tiếp theo

    Hệ thống Dữ liệu Phái sinh

    Tier 2 track Hệ thống Dữ liệu Quy mô lớn (DDIA Part III). Dữ liệu phái sinh: input bất biến từ nguồn được tính lại thành index/cache/view. Batch (MapReduce, join trong batch, dataflow & fault-tolerance); stream (log-based broker, windowing, stream join, exactly-once); và kiến trúc tổng hợp (CDC, event sourcing, CQRS, lambda/kappa). Recall external-sort, merge-sort, sliding-window, Kafka log đã học ở track thuật toán, và replication/WAL ở SQL và Tier 1.

    • Explain mô hình batch (MapReduce, join) và nhận ra shuffle là external sort phân tán
    • Design một stream pipeline với log-based broker, windowing, và đảm bảo exactly-once
    • Compare kiến trúc phái sinh (CDC, event sourcing, CQRS, lambda/kappa) và chọn theo yêu cầu
    21 bài~4.3 giờ· Cần: data-phan-tan
    Vào học

Kỹ năng

Bạn sẽ thành thạo

Sẵn sàng bắt đầu?

Học miễn phí, không cần thẻ, không thời hạn. Chỉ cần bạn ngồi xuống đọc kỹ.

Bắt đầu Tier 1