From 0b2d34a265934c652ea5fbc25ea92652fde621c9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: zjx1 <1803419208@qq.com> Date: Mon, 13 Oct 2025 21:31:12 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20=E6=B7=BB=E5=8A=A0=E7=AC=AC4=E5=91=A8?= =?UTF-8?q?=E4=B8=AA=E4=BA=BA=E5=91=A8=E8=AE=A1=E5=88=92=E6=96=87=E6=A1=A3?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../members/zoujiaxuan-weekly-plan-4.md | 156 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 156 insertions(+) create mode 100644 doc/process/weekly/week-4/members/zoujiaxuan-weekly-plan-4.md diff --git a/doc/process/weekly/week-4/members/zoujiaxuan-weekly-plan-4.md b/doc/process/weekly/week-4/members/zoujiaxuan-weekly-plan-4.md new file mode 100644 index 0000000..88ade70 --- /dev/null +++ b/doc/process/weekly/week-4/members/zoujiaxuan-weekly-plan-4.md @@ -0,0 +1,156 @@ +# 邹佳轩第四周个人学习计划 + +## 个人学习目标 + +基于小组会议确定的项目方向，本周将重点进行大数据平台故障检测相关的理论学习和技术储备，为后续的实践开发奠定坚实基础。 + +## 核心学习任务 + +### 1. Apache Spark深入学习 + +#### 学习重点 +- **Spark核心架构** + - Spark应用程序架构（Driver、Executor、Cluster Manager） + - RDD（弹性分布式数据集）原理和操作 + - DataFrame和Dataset API使用 + - Spark SQL查询引擎 + +- **Spark内存计算机制** + - 内存管理和存储级别 + - 缓存策略和持久化 + - 数据序列化和压缩 + - 垃圾回收优化 + +- **Spark性能调优** + - 分区策略和数据倾斜处理 + - 广播变量和累加器使用 + - 任务调度和资源配置 + - 监控和故障排查 + +#### 具体任务安排 +- **周一**: 深入学习Spark架构原理，理解RDD和内存计算机制 +- **周二**: 实践Spark编程模型，掌握DataFrame和SQL操作 +- **周三**: 学习Spark性能优化和故障诊断方法 + +### 2. 分布式存储系统理论学习 + +#### 学习重点 +- **分布式一致性算法** + - Raft算法原理和实现 + - Paxos算法机制 + - PBFT拜占庭容错算法 + - 一致性级别和CAP定理 + +- **数据分片和副本策略** + - Range分片、Hash分片、Directory分片 + - 副本放置策略和一致性哈希 + - 数据迁移和负载均衡 + - 故障检测和自动恢复 + +- **存储系统容错机制** + - 节点故障检测和处理 + - 数据修复和重建 + - 分布式锁和事务处理 + - 网络分区处理 + +#### 具体任务安排 +- **周四上午**: 学习Raft和Paxos一致性算法 +- **周四下午**: 研究数据分片策略和副本管理 +- **周五上午**: 学习分布式系统容错和恢复机制 + +### 3. 大模型RAG技术研究 + +#### 学习重点 +- **RAG技术原理** + - 检索增强生成架构 + - 向量数据库和相似度搜索 + - 知识库构建和索引优化 + - 检索策略和排序算法 + +- **提示词工程优化** + - 提示词设计原则和最佳实践 + - 上下文窗口管理 + - 指令跟随(IAG)技术 + - Few-shot和Chain-of-Thought技术 + +- **模型集成应用** + - API接口调用和参数优化 + - 工具链集成方案 + - 自动化流程设计 + - 故障诊断场景应用 + +#### 具体任务安排 +- **周五下午**: 学习RAG技术原理和向量数据库使用 +- **周末**: 研究提示词工程和模型集成方案 + +## 学习资源和参考材料 + +### 官方文档 +- [Apache Spark官方文档](https://spark.apache.org/docs/latest/) +- [Spark编程指南](https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html) +- [Spark SQL指南](https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html) + +### 推荐学习材料 +- 《Spark快速大数据分析》 +- 《设计数据密集型应用》（Martin Kleppmann著） +- 《分布式系统概念与设计》 +- Raft算法论文和可视化演示 +- RAG技术相关论文和博客文章 +- 提示词工程实践案例 + +### 实践环境 +- Spark本地模式环境搭建 +- Jupyter Notebook + PySpark +- 虚拟机集群环境准备 + +## 本周学习计划 + +### 第一阶段：理论学习 (周一-周三) +- [ ] 完成Spark核心架构学习 +- [ ] 掌握RDD和DataFrame编程 +- [ ] 理解Spark内存计算原理 +- [ ] 学习性能调优方法 + +### 第二阶段：分布式理论 (周四) +- [ ] 深入学习一致性算法 +- [ ] 研究数据分片和副本策略 +- [ ] 理解分布式系统容错机制 + +### 第三阶段：大模型技术 (周五-周末) +- [ ] 学习RAG技术原理 +- [ ] 掌握提示词工程技巧 +- [ ] 探索故障诊断应用场景 + +## 预期学习成果 + +### 知识掌握目标 +1. **Spark技术栈**: 具备Spark应用开发和性能优化能力 +2. **分布式理论**: 理解分布式系统设计原理和容错机制 +3. **大模型应用**: 掌握RAG技术和提示词优化方法 +4. **故障检测**: 了解大模型在运维领域的应用潜力 + +### 本周交付物 +1. **学习笔记**: Spark技术要点和分布式系统理论总结 +2. **实践代码**: Spark编程练习和性能测试案例 +3. **技术调研**: RAG技术在故障检测中的应用方案 +4. **问题清单**: 学习过程中遇到的技术难点和解决方案 + +## 风险评估与应对 + +### 潜在挑战 +1. **技术复杂度**: Spark和分布式系统理论较为复杂 +2. **时间安排**: 学习内容较多，需要合理分配时间 +3. **实践环境**: 可能缺乏充足的实验环境 + +### 应对策略 +1. **重点突破**: 优先掌握核心概念，逐步深入细节 +2. **理论结合实践**: 边学习边动手实验，加深理解 +3. **团队协作**: 与小组成员交流学习心得，互相帮助 + +## 下周展望 + +基于本周的学习成果，下周将参与团队的环境搭建工作，重点负责Spark集群的部署和配置，为故障演练和数据收集做好准备。 + +--- + +**备注**: 本计划将根据实际学习进度进行动态调整，确保学习质量和项目进度的平衡。如遇到技术难点，将及时与团队成员和指导老师沟通。 \ No newline at end of file -- 2.34.1