02 | 学习方法：建立你的大数据知识网络

大数据领域的知识地图涵盖了分布式系统、单节点存储引擎和计算引擎。分布式系统需满足可靠性、可扩展性和可维护性，涉及主从架构、复制策略和分片策略等。单节点存储引擎关注事务、数据写入和存储方式，以及数据的序列化问题。计算引擎的发展经历了多个阶段，包括MapReduce、Spark、S4/Storm、Lambda架构、Spark Streaming、Kafka和Dataflow模型。这些技术相互关联，需要综合考虑组成原理、算法和数据结构、数据库原理等知识。学习大数据论文的关键挑战在于精读和交叉阅读，以及制定明确的学习目标。通过从第一性原理出发、多做交叉阅读和扩展阅读，以及给自己制定明确的学习目标，读者能够更好地理解大数据知识。推荐阅读包括《Big Data》、《Designing Data-Intensive Applications》、流式处理相关书籍和MIT的Distributed System课程。读者应该根据自身目标选择合适的学习方法，深入理解论文中提出的问题和解决方案，构建起自己的大数据摩天大楼。