邢远鑫2025年秋季学期第四周周计划 #11

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# 邢远鑫第4周个人学习计划
## 个人基本信息
- **姓名**: 邢远鑫
- **周次**: 第4周
- **学习时间**: 每日19:00-22:003小时/天)
- **项目**: 大模型数据平台故障检测项目
## 本周核心目标
### 优先级排序
1. **【高优先级】** 掌握Hadoop生态系统基础知识和架构原理
2. **【高优先级】** 完成虚拟机环境搭建和基础配置
3. **【中优先级】** 学习分布式系统故障检测理论基础
4. **【中优先级】** 了解大模型RAG技术在运维中的应用
5. **【低优先级】** 初步接触提示词工程和大模型调用方法
## 每日计划分解
### 周一Day 1- Hadoop基础理论学习
**时间**: 19:00-22:00
#### 主要任务
- **任务1**: HDFS架构原理学习
- **预期产出**: HDFS核心概念笔记NameNode、DataNode、Block机制
- **时间分配**: 1.5小时
- **依赖资源**: 《Hadoop权威指南》第3-4章、Apache官方文档
- **任务2**: MapReduce计算模型理解
- **预期产出**: MapReduce工作流程图解和代码示例分析
- **时间分配**: 1小时
- **依赖资源**: Hadoop官方教程、WordCount示例代码
- **任务3**: 环境准备规划
- **预期产出**: 虚拟机配置方案和软件清单
- **时间分配**: 0.5小时
- **依赖资源**: VMware/VirtualBox、Linux镜像文件
### 周二Day 2- 虚拟机环境搭建
**时间**: 19:00-22:00
#### 主要任务
- **任务1**: Linux虚拟机安装配置
- **预期产出**: 3台CentOS虚拟机1GB内存/台)
- **时间分配**: 2小时
- **依赖资源**: CentOS 7镜像、虚拟化软件
- **任务2**: 网络配置和SSH设置
- **预期产出**: 虚拟机间免密SSH连接
- **时间分配**: 0.5小时
- **依赖资源**: 网络配置文档
- **任务3**: Java环境安装
- **预期产出**: 所有虚拟机完成JDK 1.8安装和环境变量配置
- **时间分配**: 0.5小时
- **依赖资源**: OpenJDK 1.8安装包
### 周三Day 3- Hadoop集群部署
**时间**: 19:00-22:00
#### 主要任务
- **任务1**: Hadoop软件下载和解压
- **预期产出**: 所有节点完成Hadoop 3.x安装
- **时间分配**: 0.5小时
- **依赖资源**: Hadoop官方下载包
- **任务2**: 集群配置文件设置
- **预期产出**: core-site.xml、hdfs-site.xml等配置文件
- **时间分配**: 1.5小时
- **依赖资源**: Hadoop配置文档、集群规划方案
- **任务3**: 集群启动和验证测试
- **预期产出**: 成功启动HDFS集群并通过基础功能测试
- **时间分配**: 1小时
- **依赖资源**: Hadoop命令行工具、测试数据
### 周四Day 4- 分布式系统理论学习
**时间**: 19:00-22:00
#### 主要任务
- **任务1**: 分布式一致性算法学习
- **预期产出**: Raft和Paxos算法原理总结
- **时间分配**: 1.5小时
- **依赖资源**: 《设计数据密集型应用》相关章节、论文资料
- **任务2**: CAP定理和BASE理论理解
- **预期产出**: 分布式系统权衡策略分析笔记
- **时间分配**: 1小时
- **依赖资源**: 分布式系统教材、在线资源
- **任务3**: 故障检测方法调研
- **预期产出**: 传统故障检测方法vs大模型方法对比分析
- **时间分配**: 0.5小时
- **依赖资源**: 学术论文、技术博客
### 周五Day 5- 大模型技术初探
**时间**: 19:00-22:00
#### 主要任务
- **任务1**: RAG技术原理学习
- **预期产出**: RAG架构图和应用场景总结
- **时间分配**: 1.5小时
- **依赖资源**: RAG技术论文、开源项目文档
- **任务2**: 提示词工程基础
- **预期产出**: 故障检测场景的提示词模板设计
- **时间分配**: 1小时
- **依赖资源**: 提示词工程教程、GPT最佳实践
- **任务3**: 周总结和下周规划
- **预期产出**: 本周学习成果总结和问题清单
- **时间分配**: 0.5小时
- **依赖资源**: 本周学习笔记和实践记录
## 学习/提升计划
### 专业技能学习内容
#### 核心技术栈
1. **大数据平台技术**
- Hadoop生态系统HDFS、MapReduce、YARN
- Apache Spark基础概念
- Hive数据仓库简介
2. **分布式系统理论**
- 分布式一致性和容错机制
- 数据分片和副本策略
- 分布式存储系统设计原理
3. **大模型应用技术**
- RAG检索增强生成技术
- 提示词工程和优化方法
- 大模型在运维场景的应用案例
### 学习时间安排
- **工作日**: 每日19:00-22:003小时
- **周末**: 根据需要进行补充学习和实践
- **总计**: 本周预计15小时理论学习 + 实践操作时间
### 学习资源配置
- **书籍**: 《Hadoop权威指南》、《设计数据密集型应用》
- **文档**: Apache官方文档、技术博客
- **视频**: 相关技术教程和实践案例
- **实践**: 虚拟机环境、开源项目代码
## 风险管理
### 潜在问题预判及应对方案
#### 技术风险
1. **虚拟机资源不足**
- **风险描述**: 硬件配置可能无法支持3台虚拟机同时运行
- **应对方案**:
- 优先搭建单机伪分布式模式
- 合理分配内存资源每台虚拟机512MB起步
- 必要时采用Docker容器化部署
2. **Hadoop配置复杂性**
- **风险描述**: 集群配置涉及多个组件,容易出现配置错误
- **应对方案**:
- 严格按照官方文档步骤操作
- 每个配置步骤都进行验证测试
- 准备回滚方案和配置备份
3. **网络连接问题**
- **风险描述**: 虚拟机网络配置可能导致节点间通信失败
- **应对方案**:
- 提前测试虚拟机网络连通性
- 准备多种网络配置方案NAT、桥接模式
- 记录详细的网络配置步骤
#### 学习进度风险
1. **时间管理挑战**
- **风险描述**: 每日3小时学习时间可能不足以完成所有任务
- **应对方案**:
- 优先完成核心任务,次要任务可延后
- 合理调整任务难度和深度
- 周末时间进行补充学习
2. **理论理解困难**
- **风险描述**: 分布式系统理论较为抽象,理解难度大
- **应对方案**:
- 结合实际案例和图解辅助理解
- 与团队成员讨论交流
- 循序渐进,先掌握基础概念
## 复盘机制
### 每日小结模板
#### 完成情况记录
```markdown
## [日期] 每日学习小结
### ✅ 已完成事项
- [ ] 任务1具体完成内容和质量评估
- [ ] 任务2学习成果和理解程度
- [ ] 任务3实践操作结果
### ❌ 未完成事项
- [ ] 任务名称:未完成原因分析
- [ ] 遇到的具体问题和困难
- [ ] 需要的额外资源或帮助
### 📝 学习收获
- 新掌握的知识点
- 实践中的经验总结
- 对项目理解的深化
### 🔄 明日调整
- 未完成任务的处理方案
- 学习方法的优化调整
- 时间分配的重新规划
```
### 周度总结框架
#### 周总结结构
```markdown
## 第4周学习总结报告
### 📊 目标达成情况
- 核心目标完成度统计
- 各项任务的完成质量评估
- 超预期完成的内容
### 🎯 核心成果
- **技术能力提升**:具体掌握的技能
- **环境搭建成果**:实际部署的系统
- **理论知识积累**:学习的核心概念
- **问题解决能力**:遇到并解决的技术难题
### 🚧 遇到的挑战
- 技术难点和解决过程
- 时间管理的问题和改进
- 学习方法的反思和优化
### 📈 下周改进计划
- 基于本周经验的学习策略调整
- 需要重点关注的技术领域
- 团队协作和资源利用优化
### 📚 知识体系构建
- 本周学习内容在整体项目中的定位
- 与其他技术模块的关联关系
- 为后续学习奠定的基础
```
### 复盘执行机制
- **每日复盘**: 22:00-22:1515分钟
- **周度复盘**: 周日晚进行深度总结
- **问题跟踪**: 建立问题清单,持续跟进解决
- **经验分享**: 与团队成员定期交流学习心得
---
**备注**: 本计划将根据实际学习进度和遇到的问题进行动态调整,确保在有限的学习时间内最大化学习效果,为大模型数据平台故障检测项目奠定坚实的技术基础。
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