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# 邹佳轩第四周个人学习计划
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## 个人学习目标
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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。
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## 核心学习任务
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### 1. Apache Spark深入学习
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#### 学习重点
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- **Spark核心架构**
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- Spark应用程序架构（Driver、Executor、Cluster Manager）
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- RDD（弹性分布式数据集）原理和操作
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- DataFrame和Dataset API使用
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- Spark SQL查询引擎
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- **Spark内存计算机制**
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- 内存管理和存储级别
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- 缓存策略和持久化
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- 数据序列化和压缩
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- 垃圾回收优化
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- **Spark性能调优**
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- 分区策略和数据倾斜处理
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- 广播变量和累加器使用
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- 任务调度和资源配置
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- 监控和故障排查
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#### 具体任务安排
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- **周一**: 深入学习Spark架构原理，理解RDD和内存计算机制
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- **周二**: 实践Spark编程模型，掌握DataFrame和SQL操作
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- **周三**: 学习Spark性能优化和故障诊断方法
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### 2. 分布式存储系统理论学习
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#### 学习重点
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- **分布式一致性算法**
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- Raft算法原理和实现
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- Paxos算法机制
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- PBFT拜占庭容错算法
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- 一致性级别和CAP定理
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- **数据分片和副本策略**
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- Range分片、Hash分片、Directory分片
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- 副本放置策略和一致性哈希
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- 数据迁移和负载均衡
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- 故障检测和自动恢复
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- **存储系统容错机制**
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- 节点故障检测和处理
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- 数据修复和重建
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- 分布式锁和事务处理
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- 网络分区处理
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#### 具体任务安排
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- **周四上午**: 学习Raft和Paxos一致性算法
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- **周四下午**: 研究数据分片策略和副本管理
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- **周五上午**: 学习分布式系统容错和恢复机制
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### 3. 大模型RAG技术研究
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#### 学习重点
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- **RAG技术原理**
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- 检索增强生成架构
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- 向量数据库和相似度搜索
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- 知识库构建和索引优化
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- 检索策略和排序算法
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- **提示词工程优化**
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- 提示词设计原则和最佳实践
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- 上下文窗口管理
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- 指令跟随(IAG)技术
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- Few-shot和Chain-of-Thought技术
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- **模型集成应用**
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- API接口调用和参数优化
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- 工具链集成方案
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- 自动化流程设计
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- 故障诊断场景应用
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#### 具体任务安排
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- **周五下午**: 学习RAG技术原理和向量数据库使用
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- **周末**: 研究提示词工程和模型集成方案
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## 学习资源和参考材料
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### 官方文档
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- [Apache Spark官方文档](https://spark.apache.org/docs/latest/)
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- [Spark编程指南](https://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html)
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- [Spark SQL指南](https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html)
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### 推荐学习材料
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- 《Spark快速大数据分析》
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- 《设计数据密集型应用》（Martin Kleppmann著）
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- 《分布式系统概念与设计》
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- Raft算法论文和可视化演示
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- RAG技术相关论文和博客文章
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- 提示词工程实践案例
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### 实践环境
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- Spark本地模式环境搭建
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- Jupyter Notebook + PySpark
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- 虚拟机集群环境准备
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## 本周学习计划
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### 第一阶段：理论学习 (周一-周三)
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- [ ] 完成Spark核心架构学习
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- [ ] 掌握RDD和DataFrame编程
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- [ ] 理解Spark内存计算原理
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- [ ] 学习性能调优方法
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### 第二阶段：分布式理论 (周四)
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- [ ] 深入学习一致性算法
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- [ ] 研究数据分片和副本策略
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- [ ] 理解分布式系统容错机制
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### 第三阶段：大模型技术 (周五-周末)
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- [ ] 学习RAG技术原理
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- [ ] 掌握提示词工程技巧
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- [ ] 探索故障诊断应用场景
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## 预期学习成果
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### 知识掌握目标
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1. **Spark技术栈**: 具备Spark应用开发和性能优化能力
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2. **分布式理论**: 理解分布式系统设计原理和容错机制
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3. **大模型应用**: 掌握RAG技术和提示词优化方法
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4. **故障检测**: 了解大模型在运维领域的应用潜力
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### 本周交付物
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1. **学习笔记**: Spark技术要点和分布式系统理论总结
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2. **实践代码**: Spark编程练习和性能测试案例
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3. **技术调研**: RAG技术在故障检测中的应用方案
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4. **问题清单**: 学习过程中遇到的技术难点和解决方案
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## 风险评估与应对
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### 潜在挑战
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1. **技术复杂度**: Spark和分布式系统理论较为复杂
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2. **时间安排**: 学习内容较多，需要合理分配时间
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3. **实践环境**: 可能缺乏充足的实验环境
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### 应对策略
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1. **重点突破**: 优先掌握核心概念，逐步深入细节
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2. **理论结合实践**: 边学习边动手实验，加深理解
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3. **团队协作**: 与小组成员交流学习心得，互相帮助
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## 下周展望
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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。
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**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。
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