Data Intensive App Design

Android应用分析和审查：Data Intensive App Design，由StudyZoom开发。在教育类别中列出。当前版本为1.1，在 24/09/2025 上更新。根据用户在Google Play上的评论：Data Intensive App Design。超过2X7的安装。 Data Intensive App Design目前有1评论，平均评分为5.0星

📘 设计数据密集型应用程序 – (2025-2026 版)

📚 设计数据密集型应用程序 (2025-2026 版) 是一款结构化、学术性强且基于教学大纲的资源，专为计算机科学学士/计算机科学、信息技术学士/软件工程专业的学生以及有志于成为数据工程师的人士打造。这款应用提供全面的笔记、选择题和测验，以支持学习、备考和面试。凭借清晰的布局和详尽的覆盖范围，它可以帮助学习者自信地掌握现代数据系统和应用程序设计。

本版本涵盖了从基础到高级的主题，包括可靠性、可扩展性、可维护性、数据模型、编码、复制、分区、事务、批处理和流处理以及新兴数据技术。它以教学大纲的形式设计，提供循序渐进的学习路径，为学术学习和职业发展奠定坚实的基础。

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📂 章节和主题

🔹 第 1 章：数据系统基础
- 数据密集型应用程序的重要性
- 可靠、可扩展和可维护系统的特征
- 平衡一致性、可用性和延迟

🔹 第 2 章：数据模型和查询语言
- 关系模型
- 文档和图模型
- 声明式查询与命令式查询

🔹 第 3 章：存储和检索
- 基于磁盘和内存的存储
- 索引和 B 树
- 哈希索引和日志结构化存储

🔹 第 4 章：编码和演进
- 数据编码格式（JSON、XML、Avro、协议缓冲区）
- Schema 演进和兼容性
- 处理迁移

🔹 第 5 章：复制
-基于领导者的复制
- 多领导者复制
- 无领导者复制
- 数据同步的挑战

🔹 第六章：分区
- 水平分区与垂直分区
- 分区策略
- 重新平衡和可扩展性权衡

🔹 第七章：事务
- ACID 属性
- 隔离级别
- 可串行化和并发控制

🔹 第八章：分布式系统的难题
- 网络故障
- 分布式系统中的时间和时钟
- 共识问题

🔹 第九章：一致性和共识
- 线性化
- CAP 定理
- 分布式共识（Paxos、Raft）

🔹 第十章：批处理
- MapReduce 基础知识
- 数据流系统
- 并行执行模型

🔹 第 11 章：流处理
- 事件驱动架构
- 流中的状态管理
- 流系统中的容错

🔹 第 12 章：批处理和流处理的结合
- Lambda 架构
- Kappa 架构
- 实时分析

🔹 第 13 章：可靠性设计
- 故障检测与恢复
- 幂等性和重试机制
- 确保持久性

🔹 第 14 章：可扩展性设计
- 负载均衡
- 缓存策略
- 弹性伸缩

🔹 第 15 章：可维护性设计
- 可操作性原则
- 模式设计和演进
- 监控和可观察性

🔹 第 16 章：数据系统的未来
- 数据工程的新兴趋势
- 云原生数据基础设施
- 数据库的演变

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🌟 为什么选择这款应用？
- 以结构化的学术格式涵盖完整的数据密集型应用程序设计课程大纲。
- 包含选择题和测验，方便您进行全面练习和备考。
- 提供清晰的笔记，方便您快速复习和深入理解概念。
- 为项目、课程作业和技术面试提供可靠的内容支持。
- 为数据系统和大规模应用程序设计奠定坚实的基础。

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✍ 这款应用的灵感来自以下作者：
Martin Kleppmann、Peter Haase、Benjamin S. Blanchard、E. Edward Lowery、Eric A. Brewer

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