docker可移植、跨平臺的特性將徹底改變程序的交付方式，并徹底釋放了虛擬化的威力。Docker核心技術棧1）namespace：進程組虛擬化的手段2）cgroups：資源的隔離和統計3）aufs：AnotherUnionFileSystem，是一個聯合文件系統Docker核心技術棧——LinuxNamespace進程運行的時候，周邊的環境和資源有哪些？Linux內核文件系統網絡系統PID、UID、IPC等資源內存、CPU、磁盤等資源其它進程虛擬化/隔離

第一章pSeries系統管理概述第一章pSeries系統管理概述§1.1pSeries的術語和概念§1.1.1IBMserver產品系列§1.1.2RISC的概念§1.1.3pSeries的多種配置方案§1.2Aix系統管理概述§1.2.1Aix操作系統特點§1.2.2管理Aix系統§1.2.3vi編輯器介紹第一章pSeries系統管理概述(2)本章要點了解IBMserver服務器產品系列了解pSeries服務器結構特點掌握pSeries常見的有效配置了解AIX操作系統的特點描述系統管理的任務1.1.1IBM服務器產品系列集成的商用服務器　serveri系列服務器，該系列產品結合領先的銅芯片/SOI技術。

數據挖掘與計算大綱問題背景CPU資源傾斜問題源數據傾斜問題小結淘寶技術部-數據挖掘與計算問題背景Spark Streaming在淘寶！雙122013.12.12雙112014.11.11雙122014.12.12 SparkStreaming商品推薦店鋪推薦行業個性化推薦…淘寶技術部-數據挖掘與計算問題背景使用過程中我們經常碰到：內存還剩很多，CPU資源缺消耗殆盡，造成作業無法提交任務的數據本地化有時候會很差，數據需要進行網絡間的遷移CPU資源利用率問題源數據的傾斜問題淘寶技術部-數據挖掘與計算問題

關系型數據庫支持事務！可是我必須用NoSQL的怎么辦？選擇一個支持事務的NoSQL？還是自己實現一套事務機制？Whydoesitmatter?神馬是事務？保障數據可靠地原子性操作一個事務中多個操作要么同時成功，要么同時失敗工廠之間的貨物轉移是一個典型的事務操作。

內容大綱CAP的歷史沿革CAP原理介紹CAP，PickTwo？CAP權衡中的經濟考量CAP與ACID的關系分區只是另一段CodePath CAP在實踐中的應用參考資料CAP原理的歷史1997年，Fox＆Brewer提出BASE概念

基于Spark/hbase的數據分析平臺及SparkSQl使用經驗分享

深入MySQL內核Outline MySQL5.6簡介MySQL5.6新特性InnoDB層新特性性能優化功能增強Server層新特性性能優化功能增強MySQL5.6簡介簡介MySQL5.6版本，為MySQL最新的一個大版本，相對于MySQL5.1/5.5，無論是MySQLServer層面，還是InnoDB Engine層面，都做了大量的改進(性能改進vs功能增強)。這些改進，無論是DBA，亦或是研發人員，都值得好好的學習、深入了解；

MapReduce已經開始顯現老化的跡象，局限性越來越明顯。Tez作為下一代hadoop的執行引擎與傳統的MapReduce相比做了很大的改進和優化，將計算模型直接建立在DAG上面，比傳統的MapReduce更加直接，靈活，在性能上有很大的提升。同時由于Tez從項目開始就集成了Yarn，從而對于整個計算資源的Context了解的更加清楚，這也有助于性能的優化。本次演講將主要對Tez做一個Overview的介紹。

loadRunner使用之測試執行

Spark是UC Berkeley AMP lab所開源的類Hadoop MapReduce的通用的并行計算框架，Spark基于map reduce算法實現的分布式計算，擁有Hadoop MapReduce所具有的優點；但不同于MapReduce的是Job中間輸出和結果可以保存在內存中，從而不再需要讀寫HDFS，因此Spark能更好地適用于數據挖掘與機器學習等需要迭代的map reduce的算法。Spark被稱為“Hadoop的瑞士軍刀”，擁有非凡的速度和易用性。Spark立足于內存計算，相比Hadoop MapReduce，Spark在性能上要高100倍，而且Spark提供了比Hadoop更上層的API，同樣的算法在Spark中實現往往只有Hadoop的1/10或者1/100的長度。

第五講分布計算系統資源管理引言單機處理能力不斷增強，應用需求不斷提高莫爾定律復雜計算問題（大型科學計算、工程計算、數字仿真、動畫設計等）需要計算系統提供強大的計算能力單機系統甚至SMP系統難以滿足復雜問題的應用需要網絡計算的發展動力（1）計算定律帶寬(蓋爾德定律)用戶(麥特卡夫定律)硬件(摩爾定律)軟件國際標準分布計算資源管理基于網絡的高性能計算已成為并行處理的主流模式之一巨型計算機系統價格昂貴、通用性差。

Spark是基于內存的迭代計算框架，適用于需要多次操作特定數據集的應用場合。需要反復操作的次數越多，所需讀取的數據量越大，受益越大，數據量小但是計算密集度較大的場合，受益就相對較小 ◆ 由于RDD的特性，Spark不適用那種異步細粒度更新狀態的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對于那種增量修改的應用模型不適合。

數據挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典。第9章　決策樹算法第9章決策樹算法第9章　決策樹算法本章大綱：決策樹算法原理常用決策樹算法決策樹剪枝由決策樹提取分類規則應用實例分析第9章　決策樹算法

Memory Hierarchies and Optimizations: Case Studyin Matrix Multiplication

Multiple cores or processors on a single system are there for performance Many applications run well below the “peak” of the systems, often under 10% of arithmetic performance Perhaps optimizing the code on a single core will give as much benefit as writing in parallel

數據庫系統設計漫談講師：童家旺,阿里集團數據庫架構師主題數據庫基本問題調查關系數據庫的基本背景ACID基本概念解析范式問題解析（Normalization）數據庫的擴展性淺析常見數據庫系統回顧數據庫基本問題調查大家都使用過哪些數據庫？哪些內容是數據庫系統的關鍵點？常見的數據存儲傳統的數據庫系統OracleDB2、SQL Server 、MySQL、PosgreSQL分布式數據庫。

DataSet對象的作用是什么？DataAdapter對象的作用是什么？DataGridView控件的作用是什么？任務通訊錄系統的用戶管理模塊實現批量查看和修改好友信息功能實現批量查看、篩選和修改好友信息功能目標了解數據集（DataSet）的結構會使用數據適配器填充數據集會使用數據適配器將數據集的修改提交到數據庫掌握DataGridView控件的使用為什么使用DataSet對象大批量的查詢、修改數據怎么辦？想在斷開數據庫連接的情況下操所數據怎么辦？

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