hnu202326010101
/
ErrorDetecting
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'develop'
${ noResults }
ErrorDetecting/doc/process/weekly/week-4/group/weekly-plan-4.md

5.6 KiB
Raw Permalink Blame History Escape

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

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。