diff --git a/doc/process/meeting/2025.10.10项目启动会议记录 b/doc/process/meeting/2025.10.10项目启动会议记录 index 9d2ce64..d65262b 100644 --- a/doc/process/meeting/2025.10.10项目启动会议记录 +++ b/doc/process/meeting/2025.10.10项目启动会议记录 @@ -1,49 +1,49 @@ -会议记录 - -会议基本信息 - -会议主题：利用大模型进行故障检测的新项目启动会 - -参会人员：李友焕、沈永佳、邢远鑫、邹佳轩、王祖旺、李涛 - -记录方式：AI会议助手实时记录 - -会议助手(00:00): hi，我是你的会议助手，我正在帮你实时记录会议纪要，请安心开会！ - -会议助手(01:31): 李友焕要求复述故障检测需求，显示对需求理解可能存在模糊点，并建议投屏以便更直观讨论。沈永佳确认需求源于点表阶段，暗示该需求可能较为零散或不够系统化。双方快速确认了需求范围，但缺乏具体细节的展开。 - -会议助手(03:48): 李友焕在强调项目难度和现实意义，显然希望激发团队动力，提到大模型方向可行且能带来锻炼。 - -沈永佳在确认文档位置时有些混乱，可能对材料熟悉度不足。 - -双方在投屏细节上反复沟通，显示协作初期存在技术磨合问题。 - -李友焕提到腾讯项目经验时，隐含对当前资源条件的担忧。 - -会议助手(05:53): 李友焕提到与军方的合作因系统敏感性受阻，转而进行预先研究。这显示项目面临合规性挑战，需要迂回推进。他详细剖析了大数据平台的复杂性，从分布式存储到各类组件（如Spark、Hadoop、Elasticsearch），强调大公司通过集中化技术中台管理数据流。其举例腾讯的实践，暗示当前项目需要类似的系统性支撑，但现有资源可能不足。 - -会议助手(08:06): 李友焕详细列举了大数据平台运行中可能出现的各类故障场景，包括内存溢出、资源分配异常、权限问题、数据误删等，凸显了复杂系统故障定位的困难性。他强调当前依赖人工排查的方式效率低下，暗示需要引入大模型等智能化手段来优化故障诊断流程。 - -会议助手(10:14): 李友焕提出了利用大模型进行实时监控和自动修复的需求，强调需要精准诊断和工具调用能力。他提到当前依赖人工排查效率低，而大模型可以提前发现问题并解决。但团队对大数据组件经验不足，沈永佳表示仅了解spring boot，暗示技术储备与需求存在差距。 - -会议助手(12:28): 李友焕发现团队成员对大数据组件缺乏经验，这反而被视为学习机会，他建议从HDFS和Hadoop入手，逐步学习Spark和Hive，强调这些技能在工业界仍有广泛应用。他计划分享学习资料并指导实践，但显然意识到学习曲线可能较陡。 - -从之前的讨论来看，团队似乎正在探索如何利用大模型进行系统监控和问题修复，但当前的技术储备明显不足。 - -会议助手(14:41): 李友焕强调大数据工程师必须掌握HDFS、Hadoop等分布式系统技能，建议通过虚拟机搭建环境进行实战演练，并推荐了林子雨的线上课程作为学习资源。 - -他提出通过人为制造错误来测试大模型的监控和修复能力，认为这是展示项目能力的有效方式。 - -沈永佳全程以简短回应表示认同，显示讨论呈现单向指导性质。 - -会议助手(17:01): 李友焕强调学习大模型和提示词优化的重要性，认为这是未来工作中无法绕开的技能，建议用3-4天集中学习。他提到之前学生因代码量不足被质疑，但大模型项目的核心难点早已解决。 - -沈永佳表示问题会在学习过程中出现，显示出对学习过程的务实态度。李友焕进一步说明这个项目对他的硕士生也在进行，透露出他希望学生能真正学到东西的初衷，即使效果不如预期也能接受。 - -会议助手(19:06): 李友焕强调大模型项目的评估重点已从代码量转向实际应用，表明团队方向正从技术实现转向价值落地。他决定重新接手部分项目，并建议团队集中学习大模型相关技能。值得注意的是，此前因考核标准偏差导致学生保研受挫的经历，似乎促使他更注重项目实效性而非形式指标。 - -后续对话显示学生正在处理会议录制和纪要等技术问题，但讨论较为零散，可能侧面反映团队在协作流程上仍需磨合。 - -记录时间：会议全程 - +会议记录 + +会议基本信息 + +会议主题：利用大模型进行故障检测的新项目启动会 + +参会人员：李友焕、沈永佳、邢远鑫、邹佳轩、王祖旺、李涛 + +记录方式：AI会议助手实时记录 + +会议助手(00:00): hi，我是你的会议助手，我正在帮你实时记录会议纪要，请安心开会！ + +会议助手(01:31): 李友焕要求复述故障检测需求，显示对需求理解可能存在模糊点，并建议投屏以便更直观讨论。沈永佳确认需求源于点表阶段，暗示该需求可能较为零散或不够系统化。双方快速确认了需求范围，但缺乏具体细节的展开。 + +会议助手(03:48): 李友焕在强调项目难度和现实意义，显然希望激发团队动力，提到大模型方向可行且能带来锻炼。 + +沈永佳在确认文档位置时有些混乱，可能对材料熟悉度不足。 + +双方在投屏细节上反复沟通，显示协作初期存在技术磨合问题。 + +李友焕提到腾讯项目经验时，隐含对当前资源条件的担忧。 + +会议助手(05:53): 李友焕提到与军方的合作因系统敏感性受阻，转而进行预先研究。这显示项目面临合规性挑战，需要迂回推进。他详细剖析了大数据平台的复杂性，从分布式存储到各类组件（如Spark、Hadoop、Elasticsearch），强调大公司通过集中化技术中台管理数据流。其举例腾讯的实践，暗示当前项目需要类似的系统性支撑，但现有资源可能不足。 + +会议助手(08:06): 李友焕详细列举了大数据平台运行中可能出现的各类故障场景，包括内存溢出、资源分配异常、权限问题、数据误删等，凸显了复杂系统故障定位的困难性。他强调当前依赖人工排查的方式效率低下，暗示需要引入大模型等智能化手段来优化故障诊断流程。 + +会议助手(10:14): 李友焕提出了利用大模型进行实时监控和自动修复的需求，强调需要精准诊断和工具调用能力。他提到当前依赖人工排查效率低，而大模型可以提前发现问题并解决。但团队对大数据组件经验不足，沈永佳表示仅了解spring boot，暗示技术储备与需求存在差距。 + +会议助手(12:28): 李友焕发现团队成员对大数据组件缺乏经验，这反而被视为学习机会，他建议从HDFS和Hadoop入手，逐步学习Spark和Hive，强调这些技能在工业界仍有广泛应用。他计划分享学习资料并指导实践，但显然意识到学习曲线可能较陡。 + +从之前的讨论来看，团队似乎正在探索如何利用大模型进行系统监控和问题修复，但当前的技术储备明显不足。 + +会议助手(14:41): 李友焕强调大数据工程师必须掌握HDFS、Hadoop等分布式系统技能，建议通过虚拟机搭建环境进行实战演练，并推荐了林子雨的线上课程作为学习资源。 + +他提出通过人为制造错误来测试大模型的监控和修复能力，认为这是展示项目能力的有效方式。 + +沈永佳全程以简短回应表示认同，显示讨论呈现单向指导性质。 + +会议助手(17:01): 李友焕强调学习大模型和提示词优化的重要性，认为这是未来工作中无法绕开的技能，建议用3-4天集中学习。他提到之前学生因代码量不足被质疑，但大模型项目的核心难点早已解决。 + +沈永佳表示问题会在学习过程中出现，显示出对学习过程的务实态度。李友焕进一步说明这个项目对他的硕士生也在进行，透露出他希望学生能真正学到东西的初衷，即使效果不如预期也能接受。 + +会议助手(19:06): 李友焕强调大模型项目的评估重点已从代码量转向实际应用，表明团队方向正从技术实现转向价值落地。他决定重新接手部分项目，并建议团队集中学习大模型相关技能。值得注意的是，此前因考核标准偏差导致学生保研受挫的经历，似乎促使他更注重项目实效性而非形式指标。 + +后续对话显示学生正在处理会议录制和纪要等技术问题，但讨论较为零散，可能侧面反映团队在协作流程上仍需磨合。 + +记录时间：会议全程 + 记录状态：完整 \ No newline at end of file diff --git a/doc/process/weekly/week-4/group/meeting-minutes-4.md b/doc/process/weekly/week-4/group/meeting-minutes-4.md index 34a2dcf..d27c8ce 100644 --- a/doc/process/weekly/week-4/group/meeting-minutes-4.md +++ b/doc/process/weekly/week-4/group/meeting-minutes-4.md @@ -1,93 +1,93 @@ -# 第四周小组会议纪要 - -## 会议基本信息 -- **会议时间**: 第四周 -- **会议主题**: 大模型数据平台故障检测项目启动会议 -- **参会人员**: 项目指导老师:李友焕、项目小组全体成员:沈永佳,邢远鑫,邹佳轩,王祖旺,李涛 - -## 会议内容 - -### 1. 项目背景介绍 - -本次会议正式启动了利用大模型进行数据平台故障检测的研究课题，明确了项目的核心目标和应用价值。 - -### 2. 核心项目背景与需求 - -#### 项目目标 -利用大模型技术对复杂的大数据平台进行故障检测与自动修复，提升运维效率和自动化水平。 - -#### 应用场景 -- **目标平台**: Hadoop、Spark等复杂分布式系统 -- **故障类型**: - - 磁盘损坏 - - 内存泄漏 - - 进程崩溃 - - 其他系统级故障 - -#### 核心价值 -通过大模型技术替代传统的"老师傅"式经验排查模式，实现： -- 更快速的问题发现 -- 自动化的故障诊断 -- 智能化的修复建议 -- 提高整体运维效率 - -### 3. 项目实现路径 - -#### 前期任务 -1. **技术储备**: 深入学习和实践Hadoop、Spark、Hive等大数据组件 -2. **环境搭建**: 自行部署测试环境 -3. **故障模拟**: 在环境中主动引发各类故障，积累真实案例作为训练样本 - -#### 模拟测试策略 -- 预设各类错误场景（如定时杀死进程、填满磁盘空间等） -- 验证大模型的监控能力 -- 测试故障分析和工具调用的有效性 -- 评估自动修复功能的可靠性 - -#### 前期准备工作 -- 学习大模型的IAG（指令跟随）技术 -- 掌握提示词优化相关技能 -- 熟悉RAG（检索增强生成）技术 - -## 行动计划 - -### 1. 大数据平台知识储备 -- 查阅项目文档中的相关资料链接 -- 自主学习HDFS、Hadoop等核心大数据组件 -- 深入理解分布式系统架构和常见故障模式 - -### 2. 实践环境搭建与故障演练 -- **硬件配置**: 准备3-5台虚拟机，每台配置1GB内存 -- **软件部署**: 搭建Hadoop/HDFS集群环境 -- **故障演练**: 手动制造或触发各类运行错误 -- **数据收集**: 为后续模型测试准备充足的故障案例 - -### 3. 技术学习重点 -- HDFS分布式文件系统 -- Hadoop生态系统 -- Spark计算引擎 -- Hive数据仓库 -- **分布式存储系统理论** - - 分布式一致性算法（Raft、Paxos） - - 数据分片和副本策略 - - 存储系统容错机制 -- **计算模式理论** - - 批处理计算模式（MapReduce） - - 流式计算模式（Storm、Flink） - - 内存计算模式（Spark） - - 混合计算模式和Lambda架构 -- **图数据库理论** - - 图数据模型和查询语言 - - 图算法和图计算框架 - - Neo4j、Apache Giraph等图数据库技术 - - 图数据在故障关联分析中的应用 -- 大模型RAG技术 -- 提示词工程优化 - -## 下周工作安排 - -第四周将根据既定学习计划进行自主学习，重点完成以上待办事项，为项目后续阶段奠定坚实基础。 - -## 会议总结 - +# 第四周小组会议纪要 + +## 会议基本信息 +- **会议时间**: 第四周 +- **会议主题**: 大模型数据平台故障检测项目启动会议 +- **参会人员**: 项目指导老师:李友焕、项目小组全体成员:沈永佳,邢远鑫,邹佳轩,王祖旺,李涛 + +## 会议内容 + +### 1. 项目背景介绍 + +本次会议正式启动了利用大模型进行数据平台故障检测的研究课题，明确了项目的核心目标和应用价值。 + +### 2. 核心项目背景与需求 + +#### 项目目标 +利用大模型技术对复杂的大数据平台进行故障检测与自动修复，提升运维效率和自动化水平。 + +#### 应用场景 +- **目标平台**: Hadoop、Spark等复杂分布式系统 +- **故障类型**: + - 磁盘损坏 + - 内存泄漏 + - 进程崩溃 + - 其他系统级故障 + +#### 核心价值 +通过大模型技术替代传统的"老师傅"式经验排查模式，实现： +- 更快速的问题发现 +- 自动化的故障诊断 +- 智能化的修复建议 +- 提高整体运维效率 + +### 3. 项目实现路径 + +#### 前期任务 +1. **技术储备**: 深入学习和实践Hadoop、Spark、Hive等大数据组件 +2. **环境搭建**: 自行部署测试环境 +3. **故障模拟**: 在环境中主动引发各类故障，积累真实案例作为训练样本 + +#### 模拟测试策略 +- 预设各类错误场景（如定时杀死进程、填满磁盘空间等） +- 验证大模型的监控能力 +- 测试故障分析和工具调用的有效性 +- 评估自动修复功能的可靠性 + +#### 前期准备工作 +- 学习大模型的IAG（指令跟随）技术 +- 掌握提示词优化相关技能 +- 熟悉RAG（检索增强生成）技术 + +## 行动计划 + +### 1. 大数据平台知识储备 +- 查阅项目文档中的相关资料链接 +- 自主学习HDFS、Hadoop等核心大数据组件 +- 深入理解分布式系统架构和常见故障模式 + +### 2. 实践环境搭建与故障演练 +- **硬件配置**: 准备3-5台虚拟机，每台配置1GB内存 +- **软件部署**: 搭建Hadoop/HDFS集群环境 +- **故障演练**: 手动制造或触发各类运行错误 +- **数据收集**: 为后续模型测试准备充足的故障案例 + +### 3. 技术学习重点 +- HDFS分布式文件系统 +- Hadoop生态系统 +- Spark计算引擎 +- Hive数据仓库 +- **分布式存储系统理论** + - 分布式一致性算法（Raft、Paxos） + - 数据分片和副本策略 + - 存储系统容错机制 +- **计算模式理论** + - 批处理计算模式（MapReduce） + - 流式计算模式（Storm、Flink） + - 内存计算模式（Spark） + - 混合计算模式和Lambda架构 +- **图数据库理论** + - 图数据模型和查询语言 + - 图算法和图计算框架 + - Neo4j、Apache Giraph等图数据库技术 + - 图数据在故障关联分析中的应用 +- 大模型RAG技术 +- 提示词工程优化 + +## 下周工作安排 + +第四周将根据既定学习计划进行自主学习，重点完成以上待办事项，为项目后续阶段奠定坚实基础。 + +## 会议总结 + 本次会议成功明确了项目方向和技术路线，为团队成员指明了学习重点和实践方向。通过系统性的准备工作，我们将为大模型在故障检测领域的应用探索奠定良好基础。 \ No newline at end of file diff --git a/doc/process/weekly/week-4/group/weekly-plan-4.md b/doc/process/weekly/week-4/group/weekly-plan-4.md index 41e3bad..6bbaa8e 100644 --- a/doc/process/weekly/week-4/group/weekly-plan-4.md +++ b/doc/process/weekly/week-4/group/weekly-plan-4.md @@ -1,169 +1,169 @@ -# 第四周小组周计划 - -## 计划概述 - -本周是大模型数据平台故障检测项目的启动周，主要任务是进行前期知识储备和技术准备，为后续的实践开发奠定坚实基础。 - -## 学习目标 - -### 主要目标 -1. **掌握大数据平台核心技术**: 深入理解Hadoop、Spark、Hive等关键组件 -2. **了解故障检测需求**: 明确分布式系统常见故障类型和检测方法 -3. **学习大模型相关技术**: 掌握RAG、提示词优化等核心技能 -4. **制定实践方案**: 为环境搭建和故障演练做好准备 - -### 具体学习内容 - -#### 1. 大数据平台技术栈 -- **HDFS (Hadoop分布式文件系统)** - - 架构原理和核心组件 - - 数据存储和副本机制 - - 常见故障模式分析 - -- **Hadoop生态系统** - - MapReduce计算框架 - - YARN资源管理 - - 集群部署和配置 - -- **Apache Spark** - - 内存计算原理 - - RDD和DataFrame操作 - - 性能优化策略 - -- **Apache Hive** - - 数据仓库架构 - - SQL查询引擎 - - 元数据管理 - -- **分布式存储系统理论** - - 分布式一致性算法（Raft、Paxos、PBFT） - - CAP定理和BASE理论 - - 数据分片策略（Range、Hash、Directory） - - 副本管理和数据同步机制 - - 存储系统容错和恢复机制 - - 分布式锁和事务处理 - -- **计算模式理论** - - 批处理计算模式（MapReduce、Hadoop） - - 流式计算模式（Storm、Flink、Kafka Streams） - - 内存计算模式（Spark、Hazelcast） - - 混合计算模式和Lambda架构 - - 边缘计算和雾计算模式 - - 无服务器计算（Serverless）模式 - -- **图数据库理论** - - 图数据模型和图论基础 - - 图查询语言（Cypher、Gremlin、SPARQL） - - 图算法（最短路径、社区发现、中心性分析） - - 图计算框架（Apache Giraph、GraphX、Pregel） - - 图数据库技术（Neo4j、ArangoDB、JanusGraph） - - 图数据在故障关联分析和根因分析中的应用 - -#### 2. 大模型技术学习 -- **RAG (检索增强生成)** - - 技术原理和应用场景 - - 向量数据库使用 - - 知识库构建方法 - -- **提示词工程** - - 提示词设计原则 - - 上下文优化技巧 - - 指令跟随(IAG)技术 - -- **模型调用和集成** - - API接口使用 - - 工具链集成方案 - - 自动化流程设计 - -## 本周具体任务 - -### 第一阶段：理论学习 (周一-周三) - -#### 任务1: 大数据平台基础学习 -- [ ] 阅读Hadoop官方文档，理解HDFS架构 -- [ ] 学习Spark核心概念和编程模型 -- [ ] 研究Hive数据仓库解决方案 -- [ ] 学习分布式存储系统理论（一致性算法、CAP定理、数据分片策略） -- [ ] 掌握各种计算模式（批处理、流式、内存计算、Lambda架构） -- [ ] 研究图数据库理论和图算法基础 -- [ ] 整理常见故障类型和解决方案 - -#### 任务2: 大模型技术研究 -- [ ] 学习RAG技术原理和实现方法 -- [ ] 研究提示词优化最佳实践 -- [ ] 了解大模型在运维领域的应用案例 -- [ ] 探索自动化故障诊断的可能性 -- [ ] 研究图数据库在故障关联分析中的应用 -- [ ] 学习分布式系统故障检测的理论基础 - -### 第二阶段：方案设计 (周四-周五) - -#### 任务3: 环境规划 -- [ ] 设计虚拟机集群架构（3-5台，每台1GB内存） -- [ ] 制定Hadoop/HDFS部署方案 -- [ ] 规划故障模拟测试场景 -- [ ] 准备环境搭建所需资源 - -#### 任务4: 项目方案制定 -- [ ] 设计故障检测系统架构 -- [ ] 制定数据收集和标注策略 -- [ ] 规划模型训练和测试流程 -- [ ] 确定技术选型和工具链 - -## 学习资源 - -### 官方文档 -- [Apache Hadoop官方文档](https://hadoop.apache.org/docs/) -- [Apache Spark官方指南](https://spark.apache.org/docs/latest/) -- [Apache Hive用户手册](https://hive.apache.org/docs/) - -### 推荐学习材料 -- 《Hadoop权威指南》 -- 《Spark快速大数据分析》 -- 《分布式系统概念与设计》 -- 《图数据库》（Ian Robinson著） -- 《设计数据密集型应用》（Martin Kleppmann著） -- 大模型RAG技术博客和论文 -- 提示词工程实践案例 -- Neo4j官方文档和图算法指南 -- 分布式一致性算法论文（Raft、Paxos） - -### 实践环境 -- 虚拟化平台（VMware/VirtualBox） -- Linux操作系统（CentOS/Ubuntu） -- Java开发环境 -- Python数据科学工具栈 - -## 预期成果 - -### 本周交付物 -1. **学习笔记**: 大数据平台和大模型技术要点总结 -2. **环境方案**: 详细的集群搭建和配置方案 -3. **故障清单**: 常见故障类型和检测方法汇总 -4. **项目规划**: 下阶段实践任务的详细计划 - -### 能力提升目标 -- 具备大数据平台基础运维能力 -- 理解分布式系统故障检测原理 -- 掌握大模型应用开发基础 -- 能够设计故障检测解决方案 - -## 风险与应对 - -### 潜在风险 -1. **学习内容过多**: 大数据技术栈庞大，可能无法在一周内全面掌握 -2. **资源限制**: 虚拟机性能可能影响实践效果 -3. **技术难度**: 大模型集成可能存在技术挑战 - -### 应对策略 -1. **重点突破**: 优先学习核心组件，逐步扩展知识面 -2. **资源优化**: 合理配置虚拟机资源，采用轻量化部署 -3. **团队协作**: 分工合作，发挥各成员技术优势 - -## 下周展望 - -基于本周的学习成果，下周将开始实际的环境搭建和故障演练工作，为大模型训练准备充足的数据样本。 - ---- - +# 第四周小组周计划 + +## 计划概述 + +本周是大模型数据平台故障检测项目的启动周，主要任务是进行前期知识储备和技术准备，为后续的实践开发奠定坚实基础。 + +## 学习目标 + +### 主要目标 +1. **掌握大数据平台核心技术**: 深入理解Hadoop、Spark、Hive等关键组件 +2. **了解故障检测需求**: 明确分布式系统常见故障类型和检测方法 +3. **学习大模型相关技术**: 掌握RAG、提示词优化等核心技能 +4. **制定实践方案**: 为环境搭建和故障演练做好准备 + +### 具体学习内容 + +#### 1. 大数据平台技术栈 +- **HDFS (Hadoop分布式文件系统)** + - 架构原理和核心组件 + - 数据存储和副本机制 + - 常见故障模式分析 + +- **Hadoop生态系统** + - MapReduce计算框架 + - YARN资源管理 + - 集群部署和配置 + +- **Apache Spark** + - 内存计算原理 + - RDD和DataFrame操作 + - 性能优化策略 + +- **Apache Hive** + - 数据仓库架构 + - SQL查询引擎 + - 元数据管理 + +- **分布式存储系统理论** + - 分布式一致性算法（Raft、Paxos、PBFT） + - CAP定理和BASE理论 + - 数据分片策略（Range、Hash、Directory） + - 副本管理和数据同步机制 + - 存储系统容错和恢复机制 + - 分布式锁和事务处理 + +- **计算模式理论** + - 批处理计算模式（MapReduce、Hadoop） + - 流式计算模式（Storm、Flink、Kafka Streams） + - 内存计算模式（Spark、Hazelcast） + - 混合计算模式和Lambda架构 + - 边缘计算和雾计算模式 + - 无服务器计算（Serverless）模式 + +- **图数据库理论** + - 图数据模型和图论基础 + - 图查询语言（Cypher、Gremlin、SPARQL） + - 图算法（最短路径、社区发现、中心性分析） + - 图计算框架（Apache Giraph、GraphX、Pregel） + - 图数据库技术（Neo4j、ArangoDB、JanusGraph） + - 图数据在故障关联分析和根因分析中的应用 + +#### 2. 大模型技术学习 +- **RAG (检索增强生成)** + - 技术原理和应用场景 + - 向量数据库使用 + - 知识库构建方法 + +- **提示词工程** + - 提示词设计原则 + - 上下文优化技巧 + - 指令跟随(IAG)技术 + +- **模型调用和集成** + - API接口使用 + - 工具链集成方案 + - 自动化流程设计 + +## 本周具体任务 + +### 第一阶段：理论学习 (周一-周三) + +#### 任务1: 大数据平台基础学习 +- [ ] 阅读Hadoop官方文档，理解HDFS架构 +- [ ] 学习Spark核心概念和编程模型 +- [ ] 研究Hive数据仓库解决方案 +- [ ] 学习分布式存储系统理论（一致性算法、CAP定理、数据分片策略） +- [ ] 掌握各种计算模式（批处理、流式、内存计算、Lambda架构） +- [ ] 研究图数据库理论和图算法基础 +- [ ] 整理常见故障类型和解决方案 + +#### 任务2: 大模型技术研究 +- [ ] 学习RAG技术原理和实现方法 +- [ ] 研究提示词优化最佳实践 +- [ ] 了解大模型在运维领域的应用案例 +- [ ] 探索自动化故障诊断的可能性 +- [ ] 研究图数据库在故障关联分析中的应用 +- [ ] 学习分布式系统故障检测的理论基础 + +### 第二阶段：方案设计 (周四-周五) + +#### 任务3: 环境规划 +- [ ] 设计虚拟机集群架构（3-5台，每台1GB内存） +- [ ] 制定Hadoop/HDFS部署方案 +- [ ] 规划故障模拟测试场景 +- [ ] 准备环境搭建所需资源 + +#### 任务4: 项目方案制定 +- [ ] 设计故障检测系统架构 +- [ ] 制定数据收集和标注策略 +- [ ] 规划模型训练和测试流程 +- [ ] 确定技术选型和工具链 + +## 学习资源 + +### 官方文档 +- [Apache Hadoop官方文档](https://hadoop.apache.org/docs/) +- [Apache Spark官方指南](https://spark.apache.org/docs/latest/) +- [Apache Hive用户手册](https://hive.apache.org/docs/) + +### 推荐学习材料 +- 《Hadoop权威指南》 +- 《Spark快速大数据分析》 +- 《分布式系统概念与设计》 +- 《图数据库》（Ian Robinson著） +- 《设计数据密集型应用》（Martin Kleppmann著） +- 大模型RAG技术博客和论文 +- 提示词工程实践案例 +- Neo4j官方文档和图算法指南 +- 分布式一致性算法论文（Raft、Paxos） + +### 实践环境 +- 虚拟化平台（VMware/VirtualBox） +- Linux操作系统（CentOS/Ubuntu） +- Java开发环境 +- Python数据科学工具栈 + +## 预期成果 + +### 本周交付物 +1. **学习笔记**: 大数据平台和大模型技术要点总结 +2. **环境方案**: 详细的集群搭建和配置方案 +3. **故障清单**: 常见故障类型和检测方法汇总 +4. **项目规划**: 下阶段实践任务的详细计划 + +### 能力提升目标 +- 具备大数据平台基础运维能力 +- 理解分布式系统故障检测原理 +- 掌握大模型应用开发基础 +- 能够设计故障检测解决方案 + +## 风险与应对 + +### 潜在风险 +1. **学习内容过多**: 大数据技术栈庞大，可能无法在一周内全面掌握 +2. **资源限制**: 虚拟机性能可能影响实践效果 +3. **技术难度**: 大模型集成可能存在技术挑战 + +### 应对策略 +1. **重点突破**: 优先学习核心组件，逐步扩展知识面 +2. **资源优化**: 合理配置虚拟机资源，采用轻量化部署 +3. **团队协作**: 分工合作，发挥各成员技术优势 + +## 下周展望 + +基于本周的学习成果，下周将开始实际的环境搭建和故障演练工作，为大模型训练准备充足的数据样本。 + +--- + **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，确保学习效果和项目进度的平衡。 \ No newline at end of file diff --git a/doc/process/weekly/week-4/members/litao-weekly-plan-4.md b/doc/process/weekly/week-4/members/litao-weekly-plan-4.md new file mode 100644 index 0000000..e4e8176 --- /dev/null +++ b/doc/process/weekly/week-4/members/litao-weekly-plan-4.md @@ -0,0 +1,163 @@ +# 李涛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. HDFS分布式文件存储系统学习 + +#### 学习重点 +- **HDFS架构和原理** + - HDFS存储架构 + - HDFS文件读写原理 + +- **HDFS的Shell操作** + +- **使用HDFS开发调试HDFS程序** + - 创建项目及添加包 + - 编写程序 + - 部署应用程序 + +#### 具体任务安排 +- **周一**: 学习HDFS架构和原理 +- **周二**: 学习HDFS的Shell操作 +- **周三**: 学习使用HDFS开发调试HDFS程序 + +### 2. Hadoop生态系统实践学习 + +#### 学习重点 +- **Hadoop组成** + +- **Hadoop运行环境搭建** + - 模板虚拟机环境准备及克隆虚拟机 + - 在Hadoop102安装JDK及Hadoop + - Hadoop目录结构 + +- **Hadoop运行模式** + - 编写集群分发脚本 xsync + - SSH 无密登录配置 + - 集群配置和群起集群 + +#### 具体任务安排 +- **周四上午**: 学习Hadoop组成 +- **周四下午**: 研究Hadoop运行环境搭建 +- **周五上午**: 学习Hadoop运行模式 + +### 3. 环境搭建和配置实践 + +#### 学习重点 +- **虚拟机环境准备** + - Linux系统安装和基础配置 + - 网络配置和SSH免密登录设置 + - Java环境安装和配置 + +- **Hadoop集群搭建** + - 3-5台虚拟机的集群架构设计 + - Hadoop软件下载、安装和配置 + - 集群启动测试和验证 + +- **环境优化和故障模拟** + - 系统参数调优和性能监控 + - 故障场景设计和模拟测试 + - 日志收集和分析工具配置 + +#### 具体任务安排 +- **周五下午**: 准备虚拟机环境，安装Linux系统和Java环境 +- **周六**: 搭建Hadoop集群，完成基础配置和测试 +- **周日**: 进行故障模拟测试，收集故障数据样本 + +### 4. 理论基础补充学习 + +#### 学习重点（适度了解） +- **分布式系统基础概念** + - 分布式系统的基本特征和挑战 + - 数据一致性和容错机制简介 + +- **大数据处理模式** + - 批处理和流处理的基本概念 + - 大数据处理的常见架构模式 + +- **大模型技术应用** + - RAG技术在运维中的应用场景 + - 提示词工程的基本方法 + +#### 具体任务安排 +- **每日晚间**: 轻量化理论学习，重点关注与实践相关的概念 + +## 学习资源和参考材料 + +### 核心书籍 +1. 《Hadoop权威指南》- 大数据平台技术详解和实践指导 +2. 《Hadoop实战》- 实际项目开发和部署经验 +3. 《HDFS源码分析与开发实战》- 深入理解HDFS内部机制 +4. 《大数据技术原理与应用》- 大数据生态系统概览 + +### 技术文档和官方资料 +1. Apache Hadoop官方文档和配置指南 +2. HDFS架构设计文档和最佳实践 +3. Hadoop集群部署和运维手册 +4. MapReduce编程指南和示例代码 + +### 在线资源和实践教程 +1. Hadoop官方教程和快速入门指南 +2. HDFS命令行操作和管理实践 +3. 虚拟机环境搭建视频教程 +4. Hadoop故障排查和性能优化案例 + +## 学习成果和交付物 + +### 本周预期成果 +1. **HDFS实践报告**: HDFS架构理解和配置实践总结 +2. **Hadoop集群搭建文档**: 详细的集群部署步骤和配置说明 +3. **环境配置手册**: 虚拟机环境准备和优化配置指南 +4. **故障模拟测试报告**: 故障场景设计和测试结果分析 +5. **MapReduce程序示例**: 完成的WordCount等基础程序代码 + +### 能力提升目标 +- 熟练掌握HDFS的架构原理和操作管理 +- 具备Hadoop集群的部署和运维能力 +- 能够进行基本的MapReduce程序开发 +- 掌握虚拟机环境配置和故障模拟技能 +- 为后续的故障检测系统开发做好环境准备 + +## 学习计划执行策略 + +### 时间安排 +- **工作日**: 每日4-5小时专注学习和实践时间 +- **周末**: 每日6-8小时集中进行环境搭建和配置实践 +- **总计**: 本周预计投入35-40小时学习和实践时间 + +### 学习方法 +1. **理论与实践结合**: 边学习理论边进行实际操作验证 +2. **环境搭建优先**: 优先完成虚拟机和Hadoop环境配置 +3. **循序渐进**: 从单机模式开始，逐步搭建分布式集群 +4. **问题驱动**: 通过解决实际配置问题加深理解 +5. **文档记录**: 详细记录配置步骤和遇到的问题解决方案 + +### 进度跟踪 +- 每日记录环境配置进度和遇到的技术问题 +- 每完成一个配置阶段进行功能测试验证 +- 每两天与小组成员分享配置经验和问题解决方案 +- 周末进行阶段性总结和下周环境优化计划 + +## 风险预案 + +### 潜在挑战 +1. **环境配置复杂**: Hadoop集群配置涉及多个组件，可能遇到兼容性问题 +2. **虚拟机资源限制**: 硬件资源可能不足以支持完整的分布式集群 +3. **网络配置难题**: 虚拟机网络配置和SSH连接可能出现问题 +4. **版本兼容性**: 不同版本的Hadoop、Java可能存在兼容性问题 + +### 应对策略 +1. **分步骤配置**: 先完成单机模式，再逐步扩展到伪分布式和完全分布式 +2. **资源优化**: 合理分配虚拟机资源，采用轻量化配置方案 +3. **文档参考**: 严格按照官方文档和成熟教程进行配置 +4. **版本统一**: 选择稳定的版本组合，避免使用最新的不稳定版本 +5. **问题记录**: 详细记录遇到的问题和解决方案，建立个人知识库 +6. **团队协作**: 与小组成员共享配置经验，互相帮助解决技术难题 + +--- + +**备注**: 本计划将根据实际环境配置进度和遇到的技术问题进行动态调整，优先确保Hadoop环境的成功搭建和基本功能验证，为后续的故障检测项目奠定坚实的技术基础。 \ No newline at end of file diff --git a/doc/process/weekly/week-4/members/shenyongjia-weekly-plan-4.md b/doc/process/weekly/week-4/members/shenyongjia-weekly-plan-4.md index 755be48..569345d 100644 --- a/doc/process/weekly/week-4/members/shenyongjia-weekly-plan-4.md +++ b/doc/process/weekly/week-4/members/shenyongjia-weekly-plan-4.md @@ -1,173 +1,173 @@ -# 沈永佳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. HDFS分布式文件系统深入学习 - -#### 学习重点 -- **HDFS架构和核心组件** - - NameNode和DataNode的工作原理 - - Secondary NameNode的作用和机制 - - HDFS的数据存储和读写流程 - - 块(Block)机制和副本策略 - -- **HDFS配置和管理** - - HDFS配置文件详解(core-site.xml, hdfs-site.xml) - - 集群启动和关闭流程 - - HDFS命令行操作和管理 - - 安全模式和故障恢复 - -- **HDFS性能优化** - - 数据本地性优化 - - 负载均衡配置 - - 存储策略和压缩 - - 监控和日志分析 - -#### 具体任务安排 -- **周一**: 深入学习HDFS架构原理，理解NameNode和DataNode机制 -- **周二**: 实践HDFS配置文件设置和集群管理操作 -- **周三**: 学习HDFS性能优化和故障排查方法 - -### 2. Hadoop生态系统实践学习 - -#### 学习重点 -- **Hadoop核心组件** - - MapReduce计算框架原理和编程模型 - - YARN资源管理和任务调度 - - Hadoop Common工具库使用 - -- **Hadoop集群部署** - - 单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式 - - 集群规划和硬件配置要求 - - 网络配置和安全设置 - -- **Hadoop运维管理** - - 集群监控和性能调优 - - 日志管理和问题诊断 - - 备份和恢复策略 - -#### 具体任务安排 -- **周四上午**: 学习MapReduce编程模型，编写简单的WordCount程序 -- **周四下午**: 研究YARN资源管理机制和任务调度策略 -- **周五上午**: 实践Hadoop集群部署和配置优化 - -### 3. 环境搭建和配置实践 - -#### 学习重点 -- **虚拟机环境准备** - - Linux系统安装和基础配置 - - 网络配置和SSH免密登录设置 - - Java环境安装和配置 - -- **Hadoop集群搭建** - - 3-5台虚拟机的集群架构设计 - - Hadoop软件下载、安装和配置 - - 集群启动测试和验证 - -- **环境优化和故障模拟** - - 系统参数调优和性能监控 - - 故障场景设计和模拟测试 - - 日志收集和分析工具配置 - -#### 具体任务安排 -- **周五下午**: 准备虚拟机环境，安装Linux系统和Java环境 -- **周六**: 搭建Hadoop集群，完成基础配置和测试 -- **周日**: 进行故障模拟测试，收集故障数据样本 - -### 4. 理论基础补充学习 - -#### 学习重点（适度了解） -- **分布式系统基础概念** - - 分布式系统的基本特征和挑战 - - 数据一致性和容错机制简介 - -- **大数据处理模式** - - 批处理和流处理的基本概念 - - 大数据处理的常见架构模式 - -- **大模型技术应用** - - RAG技术在运维中的应用场景 - - 提示词工程的基本方法 - -#### 具体任务安排 -- **每日晚间**: 轻量化理论学习，重点关注与实践相关的概念 - -## 学习资源和参考材料 - -### 核心书籍 -1. 《Hadoop权威指南》- 大数据平台技术详解和实践指导 -2. 《Hadoop实战》- 实际项目开发和部署经验 -3. 《HDFS源码分析与开发实战》- 深入理解HDFS内部机制 -4. 《大数据技术原理与应用》- 大数据生态系统概览 - -### 技术文档和官方资料 -1. Apache Hadoop官方文档和配置指南 -2. HDFS架构设计文档和最佳实践 -3. Hadoop集群部署和运维手册 -4. MapReduce编程指南和示例代码 - -### 在线资源和实践教程 -1. Hadoop官方教程和快速入门指南 -2. HDFS命令行操作和管理实践 -3. 虚拟机环境搭建视频教程 -4. Hadoop故障排查和性能优化案例 - -## 学习成果和交付物 - -### 本周预期成果 -1. **HDFS实践报告**: HDFS架构理解和配置实践总结 -2. **Hadoop集群搭建文档**: 详细的集群部署步骤和配置说明 -3. **环境配置手册**: 虚拟机环境准备和优化配置指南 -4. **故障模拟测试报告**: 故障场景设计和测试结果分析 -5. **MapReduce程序示例**: 完成的WordCount等基础程序代码 - -### 能力提升目标 -- 熟练掌握HDFS的架构原理和操作管理 -- 具备Hadoop集群的部署和运维能力 -- 能够进行基本的MapReduce程序开发 -- 掌握虚拟机环境配置和故障模拟技能 -- 为后续的故障检测系统开发做好环境准备 - -## 学习计划执行策略 - -### 时间安排 -- **工作日**: 每日4-5小时专注学习和实践时间 -- **周末**: 每日6-8小时集中进行环境搭建和配置实践 -- **总计**: 本周预计投入35-40小时学习和实践时间 - -### 学习方法 -1. **理论与实践结合**: 边学习理论边进行实际操作验证 -2. **环境搭建优先**: 优先完成虚拟机和Hadoop环境配置 -3. **循序渐进**: 从单机模式开始，逐步搭建分布式集群 -4. **问题驱动**: 通过解决实际配置问题加深理解 -5. **文档记录**: 详细记录配置步骤和遇到的问题解决方案 - -### 进度跟踪 -- 每日记录环境配置进度和遇到的技术问题 -- 每完成一个配置阶段进行功能测试验证 -- 每两天与小组成员分享配置经验和问题解决方案 -- 周末进行阶段性总结和下周环境优化计划 - -## 风险预案 - -### 潜在挑战 -1. **环境配置复杂**: Hadoop集群配置涉及多个组件，可能遇到兼容性问题 -2. **虚拟机资源限制**: 硬件资源可能不足以支持完整的分布式集群 -3. **网络配置难题**: 虚拟机网络配置和SSH连接可能出现问题 -4. **版本兼容性**: 不同版本的Hadoop、Java可能存在兼容性问题 - -### 应对策略 -1. **分步骤配置**: 先完成单机模式，再逐步扩展到伪分布式和完全分布式 -2. **资源优化**: 合理分配虚拟机资源，采用轻量化配置方案 -3. **文档参考**: 严格按照官方文档和成熟教程进行配置 -4. **版本统一**: 选择稳定的版本组合，避免使用最新的不稳定版本 -5. **问题记录**: 详细记录遇到的问题和解决方案，建立个人知识库 -6. **团队协作**: 与小组成员共享配置经验，互相帮助解决技术难题 - ---- - +# 沈永佳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. HDFS分布式文件系统深入学习 + +#### 学习重点 +- **HDFS架构和核心组件** + - NameNode和DataNode的工作原理 + - Secondary NameNode的作用和机制 + - HDFS的数据存储和读写流程 + - 块(Block)机制和副本策略 + +- **HDFS配置和管理** + - HDFS配置文件详解(core-site.xml, hdfs-site.xml) + - 集群启动和关闭流程 + - HDFS命令行操作和管理 + - 安全模式和故障恢复 + +- **HDFS性能优化** + - 数据本地性优化 + - 负载均衡配置 + - 存储策略和压缩 + - 监控和日志分析 + +#### 具体任务安排 +- **周一**: 深入学习HDFS架构原理，理解NameNode和DataNode机制 +- **周二**: 实践HDFS配置文件设置和集群管理操作 +- **周三**: 学习HDFS性能优化和故障排查方法 + +### 2. Hadoop生态系统实践学习 + +#### 学习重点 +- **Hadoop核心组件** + - MapReduce计算框架原理和编程模型 + - YARN资源管理和任务调度 + - Hadoop Common工具库使用 + +- **Hadoop集群部署** + - 单机模式、伪分布式模式、完全分布式模式 + - 集群规划和硬件配置要求 + - 网络配置和安全设置 + +- **Hadoop运维管理** + - 集群监控和性能调优 + - 日志管理和问题诊断 + - 备份和恢复策略 + +#### 具体任务安排 +- **周四上午**: 学习MapReduce编程模型，编写简单的WordCount程序 +- **周四下午**: 研究YARN资源管理机制和任务调度策略 +- **周五上午**: 实践Hadoop集群部署和配置优化 + +### 3. 环境搭建和配置实践 + +#### 学习重点 +- **虚拟机环境准备** + - Linux系统安装和基础配置 + - 网络配置和SSH免密登录设置 + - Java环境安装和配置 + +- **Hadoop集群搭建** + - 3-5台虚拟机的集群架构设计 + - Hadoop软件下载、安装和配置 + - 集群启动测试和验证 + +- **环境优化和故障模拟** + - 系统参数调优和性能监控 + - 故障场景设计和模拟测试 + - 日志收集和分析工具配置 + +#### 具体任务安排 +- **周五下午**: 准备虚拟机环境，安装Linux系统和Java环境 +- **周六**: 搭建Hadoop集群，完成基础配置和测试 +- **周日**: 进行故障模拟测试，收集故障数据样本 + +### 4. 理论基础补充学习 + +#### 学习重点（适度了解） +- **分布式系统基础概念** + - 分布式系统的基本特征和挑战 + - 数据一致性和容错机制简介 + +- **大数据处理模式** + - 批处理和流处理的基本概念 + - 大数据处理的常见架构模式 + +- **大模型技术应用** + - RAG技术在运维中的应用场景 + - 提示词工程的基本方法 + +#### 具体任务安排 +- **每日晚间**: 轻量化理论学习，重点关注与实践相关的概念 + +## 学习资源和参考材料 + +### 核心书籍 +1. 《Hadoop权威指南》- 大数据平台技术详解和实践指导 +2. 《Hadoop实战》- 实际项目开发和部署经验 +3. 《HDFS源码分析与开发实战》- 深入理解HDFS内部机制 +4. 《大数据技术原理与应用》- 大数据生态系统概览 + +### 技术文档和官方资料 +1. Apache Hadoop官方文档和配置指南 +2. HDFS架构设计文档和最佳实践 +3. Hadoop集群部署和运维手册 +4. MapReduce编程指南和示例代码 + +### 在线资源和实践教程 +1. Hadoop官方教程和快速入门指南 +2. HDFS命令行操作和管理实践 +3. 虚拟机环境搭建视频教程 +4. Hadoop故障排查和性能优化案例 + +## 学习成果和交付物 + +### 本周预期成果 +1. **HDFS实践报告**: HDFS架构理解和配置实践总结 +2. **Hadoop集群搭建文档**: 详细的集群部署步骤和配置说明 +3. **环境配置手册**: 虚拟机环境准备和优化配置指南 +4. **故障模拟测试报告**: 故障场景设计和测试结果分析 +5. **MapReduce程序示例**: 完成的WordCount等基础程序代码 + +### 能力提升目标 +- 熟练掌握HDFS的架构原理和操作管理 +- 具备Hadoop集群的部署和运维能力 +- 能够进行基本的MapReduce程序开发 +- 掌握虚拟机环境配置和故障模拟技能 +- 为后续的故障检测系统开发做好环境准备 + +## 学习计划执行策略 + +### 时间安排 +- **工作日**: 每日4-5小时专注学习和实践时间 +- **周末**: 每日6-8小时集中进行环境搭建和配置实践 +- **总计**: 本周预计投入35-40小时学习和实践时间 + +### 学习方法 +1. **理论与实践结合**: 边学习理论边进行实际操作验证 +2. **环境搭建优先**: 优先完成虚拟机和Hadoop环境配置 +3. **循序渐进**: 从单机模式开始，逐步搭建分布式集群 +4. **问题驱动**: 通过解决实际配置问题加深理解 +5. **文档记录**: 详细记录配置步骤和遇到的问题解决方案 + +### 进度跟踪 +- 每日记录环境配置进度和遇到的技术问题 +- 每完成一个配置阶段进行功能测试验证 +- 每两天与小组成员分享配置经验和问题解决方案 +- 周末进行阶段性总结和下周环境优化计划 + +## 风险预案 + +### 潜在挑战 +1. **环境配置复杂**: Hadoop集群配置涉及多个组件，可能遇到兼容性问题 +2. **虚拟机资源限制**: 硬件资源可能不足以支持完整的分布式集群 +3. **网络配置难题**: 虚拟机网络配置和SSH连接可能出现问题 +4. **版本兼容性**: 不同版本的Hadoop、Java可能存在兼容性问题 + +### 应对策略 +1. **分步骤配置**: 先完成单机模式，再逐步扩展到伪分布式和完全分布式 +2. **资源优化**: 合理分配虚拟机资源，采用轻量化配置方案 +3. **文档参考**: 严格按照官方文档和成熟教程进行配置 +4. **版本统一**: 选择稳定的版本组合，避免使用最新的不稳定版本 +5. **问题记录**: 详细记录遇到的问题和解决方案，建立个人知识库 +6. **团队协作**: 与小组成员共享配置经验，互相帮助解决技术难题 + +--- + **备注**: 本计划将根据实际环境配置进度和遇到的技术问题进行动态调整，优先确保Hadoop环境的成功搭建和基本功能验证，为后续的故障检测项目奠定坚实的技术基础。 \ No newline at end of file diff --git a/doc/process/weekly/week-4/members/wangzuwang-weekly-plan-4.md b/doc/process/weekly/week-4/members/wangzuwang-weekly-plan-4.md deleted file mode 100644 index b417988..0000000 --- a/doc/process/weekly/week-4/members/wangzuwang-weekly-plan-4.md +++ /dev/null @@ -1,125 +0,0 @@ -# 王祖旺个人周计划 -基于大数据技术发展方向，本周将重点进行分布式存储与计算框架的深入学习，为构建大数据处理能力奠定基础。 - -## 核心学习任务 - -### 1. HDFS分布式文件系统深入学习 -**学习重点** -#### HDFS架构原理 -- NameNode元数据管理机制 -- DataNode数据块存储实现 -- 读写流程和一致性保证 -- 副本放置策略和机架感知 - -#### 高级特性 -- HDFS Federation架构 -- 快照(Snapshot)功能 -- 透明加密(Transparent Encryption) -- Erasure Coding编码方案 - -#### 运维管理 -- Balancer负载均衡工具 -- Disk Balancer磁盘均衡 -- 权限控制(ACL)配置 -- Audit Log审计日志分析 - -**具体任务安排** -- 周一: 研究NameNode HA实现和ZKFC机制 -- 周二: 实践Erasure Coding配置和性能测试 -- 周三: 分析HDFS源码中的RPC通信模型 - -### 2. Hadoop生态系统实践学习 -**学习重点** -#### YARN深入 -- 资源调度算法(Fair/Capacity) -- NodeManager资源隔离 -- ApplicationMaster工作机制 -- Timeline Server使用 - -#### 生态组件 -- HBase与HDFS集成 -- Hive数据仓库实践 -- ZooKeeper协调服务 -- Flume数据采集 - -**具体任务安排** -- 周四: 搭建YARN HA集群并测试故障转移 -- 周五: 实践Hive on Spark配置优化 -- 周六上午: 完成HBase集群部署测试 - -### 3. Spark核心引擎学习 -**学习重点** -#### 内核原理 -- RDD弹性数据集特性 -- DAG调度和执行计划 -- 内存管理机制 -- Shuffle优化策略 - -#### 开发实践 -- DataFrame API编程 -- Spark SQL优化技巧 -- 结构化流处理 -- 性能调优参数 - -**具体任务安排** -- 周六下午: 编写Spark Core性能测试用例 -- 周日: 完成Structured Streaming实时处理demo -- 周日晚上: 研究Spark Shuffle源码实现 - -## 学习资源和参考材料 -**核心书籍** -- 《Hadoop技术内幕》系列 -- 《Spark权威指南》 -- 《大数据处理之道》 - -**技术文档** -- Apache官方技术白皮书 -- HDFS Architecture Guide -- Spark Performance Tuning Guide - -**实验环境** -- 3节点虚拟机集群(8C16G) -- CDH 6.3.2发行版 -- Spark 3.1.3版本 - -## 学习成果和交付物 -**本周预期成果** -1. HDFS技术分析报告(含性能测试数据) -2. Hadoop生态组件部署文档 -3. Spark核心示例代码集 -4. 技术原理脑图总结 - -**能力目标** -- 掌握HDFS高级特性和调优方法 -- 具备Hadoop生态集成部署能力 -- 熟练使用Spark核心API开发 -- 理解分布式计算调度原理 - -## 执行策略 -**时间管理** -- 工作日: 19:00-23:00(4h) -- 周末: 9:00-12:00, 14:00-18:00(7h) -- 每日晨间30分钟复习 - -**学习方法** -- 源码分析配合实操验证 -- 性能基准测试驱动学习 -- 技术方案对比研究 -- 技术博客输出总结 - -**进度控制** -- 每日记录GitHub仓库 -- 模块学习完成后做演示 -- 关键问题记录issue跟踪 - -## 风险预案 -**潜在挑战** -- 集群资源不足影响实验 -- 版本兼容性问题 -- 复杂概念理解困难 - -**应对措施** -- 优先保证核心组件运行 -- 使用Docker简化环境 -- 结合多种资料对比学习 -- 技术社区寻求帮助 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 index 88ade70..a9ee3a5 100644 --- a/doc/process/weekly/week-4/members/zoujiaxuan-weekly-plan-4.md +++ b/doc/process/weekly/week-4/members/zoujiaxuan-weekly-plan-4.md @@ -1,156 +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。 - ---- - +# 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