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评职称都是按刊物的刊期来算的，如果刊物是9月的刊，那就是9月的，哪怕是7月收的刊物。
严格意见上来讲，就没有发表时间这一说，都是出版时间，按《出版物管理条例》及其实施细则等，连续出版物是不允许提前出刊的，像这种9月的刊期，8月出版的，都是违法操作的，就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。
按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。
概念
职称论文发表，顾名思义，就是在学术期刊公开发表论文，用于评定职称。“论文”是指精深而有系统的学术文章，是课题研究、问题讨论的表达形式。论文发表就是专门对社会科学或自然科学领域中某一问题，进行探讨、分析论证的文章发表在国家正式出版物上，由于利益驱使，市面上充斥着很多假刊，发表论文前一定要认真鉴别，避免上当。
这个要看具体情况的，一个是如果你发的是普刊，那么周期就会短一些，一个是如果你发表的是核心期刊，有可能一年多才能见刊发表，前提是录用的情况下。还有一个情况是，如果你是自己投稿，会慢一些，如果你是找一些论文机构帮忙投稿发表，会快速一些。我之前找淘淘论文网发表的经济类论文，2个月就给你加急发表了，是普刊，如果是核心他们也没法加急。所以看你发表的什么刊物了。
CS7680著名的9个论述 也是这门课推荐对于分布式系统的一个初步认识 windows live的架构师james总结一系列大型后台服务的设计原则CAP 准确说是一篇blog，很精简，文字也不多，其实文中的图比文字更清晰。cap的理解也经历了一些纠结的过程，这一篇其实是作者多年后的二次理解。所以出错其实没啥问题，这位老板就完全推翻了之前文章里的阐述 也是通俗易懂的入门介绍cap的blog brewer多年以后写的关于cap的一些误解，C和A并不是完全对立的状态 是对上面这片文章的review心得 开始用了两个新名词来阐述A)yield, which is the probability of completing a request .感觉说的就是AB)harvest ,measures the fraction of the data reflected in the response.感觉说的就是C这篇论文对于available提出里两个比较好的方案：1)牺牲harvest换来yield2）应用架构拆分 和 正交机制BASE base一致性的开山鼻祖，首次提出了和acid相反的一种理论，论文中给出了一些单机事务到多机事务的演进过程，并没有觉得很理论，工程很值得借鉴一致性 一致性的模型，高屋建瓴，是一篇blog 概述的文章 先看看sequential consistency lamport大神不用过多的介绍，读他的论文唯一的感受就是智商的差别吧 也是线性一致性的文章 作者在cmu发表的eventual consistency最终一致性的文章首推 aws的cto 讲了一些高可用和一致性之间的trade-off 描述了 最终一致性 和 因果一致性的关系 consistency Bolt-on的架构设计 cops的架构设计 一个causal consistency的db设计与实现从前三篇文章的作者来看，ucb & cmu&priceton 还是很值得一读的最后一篇的年代已经久远，其实发现计算机的一些理论基础其实是很经得起时间的考验的，所以码农其实也可以过的没有那么的有危机感^_^ 这个是最后一篇论文的ppt版本 consistency分布式锁 Google出品的chubby 必属精品 Yahoo的zookeeper分布式kv存储 Google三驾马车之一bigtable,hbase的蓝本 Google三架马车之二gfs，hdfs的蓝本 Google三架马车之三bigtable，hbase的蓝本 现代很多的kv设计或多或少的都参考了先驱dynamo的设计，值得刷10遍以上。读后感 2009年Cassandra设计的论文 ，很多思想借鉴了dynamo，对于一致性哈希的吐槽也高度类似。在replication的过程中，也会通过一个coordinator节点（master节点）来对其他节点进行replicate（这一点和dynamo一样），但是Cassandra提供了一系列的replicate policy可以选择，比如 Rack Unaware, Rack Aware (within a datacenter) and Datacenter Aware. Cassandra也沿用了dynamo里面关于preference list的定义 ucb出的一篇高性能的kv存储，号称比redis快几十倍，使用coordination-free consistency models。虽然说是特别快，但是其实业界的是用并不广泛 时间序列的数据库的一篇介绍 ，介绍了几个应用场景 iot ebay等 ，influxdb的介绍 比较了业界的几种TSDB的异同无论是kv还是传统的关系型数据库，在分布式系统里面无非都会涉及到以下这几方面replication 指出了一种在replication中存在的问题，并给出了解决方案partition&shard分区都逃不了一致性哈希， 被引用度特别高的一篇文章,但是这个版本也是被吐槽最多的，dynamo吐槽过，Cassandra也吐槽了一把1）First, the random position assignment of each node on the ring leads to non-uniform data and load distribution.2）Second, the basic algorithm is oblivious to the heterogeneity in the performance of nodes.解决方案1）One is for nodes to get assigned to multiple positions in the circle (like in Dynamo) dynamo用的就是这种方法2）the second is to analyze load information on the ring and have lightly loaded nodes move on the ring to alleviate heavily loaded nodes 这种方法被Cassandra采用 2）用的方法 也就是这片论文提出的方法memshipfailure detectupdated conflictsimplement关于实现 这篇论文的出镜率特别高，里面的思想被Cassandra和dynamo都采用了 ，作者也是提出cap的大神Eric Brewer（第三作者），值得反复研读 这个是2019年Google提出的一种有状态的kv存储的思路。在工业界的下个请求依赖于上一个请求的情况数据库查询优化器 现在很火的kafa最初设计的论文，细节有些已经被优化，基本的架构还是很值得反复研读。比如In general, Kafka only guarantees at-least-once delivery. Exactly once delivery typically requires two-phase commits and is not necessary for our applications最初kafka只是支持at-least的delivery, 但是不支持exactly once的投递，具体哪个版本开始支持有点记不清了分布式文件系统除了大名鼎鼎的gfs 分布式文件系统已经走过了好几十个年头了 1990年的coda，在很多的论文中出镜率非常高，后面的fs也借鉴了coda的一些思想分布式事务&事务隔离级别 引用率很高的一篇文章 这里面也引用了下面的这篇文章中关于事务隔离级别P0，P1的引用，看之前可以先看下面这篇文章。比如，脏写，脏读，不可重复读&fuzzy读，幻读等读未提交保证了写的串行化，注意只是写的串行化（并不能保证读写的串行化，依然有可能产生脏读），下面这篇论文里面是避免了脏写的操作。如何处理写的冲突呢？ 打时间戳或者last write win的方式都是可行的 不管是怎么讲事务隔离级别，最原生的味道是这一篇，其他的文章都是咀嚼过吐出来的其中也参考了 里面阐述了很多隔离级别的标准共识算法 paxos的simple版本，原来的版本太晦涩，lamport大神自己可能发现之前写的太高深了，写了一个通俗易懂的版本 hermes 这个是精简版的raft 里面有些概念如果理解起来吃力可以看下作者的博士毕业论文 里面有download的连接，以下的几篇文章都是raft的推荐 raft 的分析文章 verdi的实现 raft一致性的分析名字服务 zk最初设计的论文，感觉比市面上的一些中文材料好懂，推荐关于consul以及名字服务的实践，medium上面有两篇比较好的文章A Practical Guide to HashiCorp Consul — Part 1 | by Velotio Technologies | Velotio Perspectives | MediumA Practical Guide To HashiCorp Consul — Part 2 | by Velotio Technologies | Velotio Perspectives | Mediumetcd(94) Introduction to etcd v3 - YouTube 一个youtube上的视频比较清楚的介绍了etcd的设计思路etcd保证了强一致性，这一点感觉和consul不太一样高可用性watchable . 这一点和zk比较像，但是consul是使用gossip进行通知的(94) Deep Dive: etcd - Jingyi Hu, Google - YouTube 讲了etcd是如何使用raft来保证一致性的应用在名字服务里面的gossip protocol开始读到这些论文一直不太理解可以应用到那些地方，后面看到consul在使用gossip来进行memship的管理，基本的原理参考了论文：SWIM.pdf (cornell.edu)后来发现如果cpu的负载如果过高，很可能出现误判的情况1707.00788.pdf (arxiv.org) 这篇论文里面比较好的解决了这个问题
分布式工程学是一门实践性很强的工科学。所以会出现与其他工科一样的现象就是实践会先于理论。在1960年末被公认为是第一个分布式系统的ARPANET就诞生于美国[1]。在美国50年代到60年受曼哈顿计划的影响，计算机理论迎来了大爆炸的时代。在那个年代发明了我们今天所用到的大部分计算机理论。作为一个新兴学科，当年的科学家大都是刚刚毕业正是壮年。而今他们大多已经是高龄老人，有些科学家则已经离世。在这里向哪些为计算机理论作出贡献的科学家们表示敬意。
结构化存储（structured storage systems）的历史非常古老，典型的场景就是事务处理系统或者关系型数据库（RDBMS）。传统的结构化存储都是从单机做起的，比如大家耳熟能详的 MySQL。有句话说：MySQL的成长史就是互联网的成长史。这一点也不为过。除了 MySQL 之外，PostgreSQL 也是近几年来势头非常强劲的一个 RDBMS. 我们发现，传统的结构化存储系统强调的是：结构化的数据（例如关系表）。强一致性 （例如，银行系统，电商系统等场景）随机访问（索引，增删查改，SQL 语言）。然而，正是由于这些性质和限制，结构化存储系统的可扩展性通常都不是很好，这在一定程度上限制了结构化存储在大数据环境下的表现。随着摩尔定律面临的瓶颈，传统的单机关系型数据库系统面临着巨大的挑战。不过真的没办法了吗.在此我们先埋下一个伏笔）非结构化存储（no-structed storage systems). 和结构化存储不同的是，非结构化存储强调的是高可扩展性，典型的系统就是分布式文件系统。分布式文件系统也是一个古老的研究话题，比如 70 年代的 Xerox Alto, 80 年代的 NFS, AFS, 90 年代 xFS 等等。然而，这些早期的分布式文件系统只是起到了网络磁盘的作用, 其最大的问题就是不支持 容错 （fault tolerance）和 错误恢复 （fault recovery）。而 Google 在 2003 年 SOSP 上推出的 GFS (google file system) 则是做出了里程碑的一步，其开源实现对应为 HDFS. GFS 的主要思想. Google 设计 gfs 最初的目的是为了存储海量的日志文件以及网页等文本信息，并且对其进行批量处理（例如配合 mapreduce 为文档建立倒排索引，计算网页 PageRank 等）。和结构化存储系统相比，虽然分布式文件系统的可扩展性，吞吐率都非常好，但是几乎无法支持随机访问（random access）操作，通常只能进行文件进行追加（append）操作。而这样的限制使得非结构化存储系统很难面对那些低延时，实时性较强的应用。
不推荐看理论性很强的书(不意味着不需要掌握)。找个你感兴趣的开源工具，然后看看他的document和论文，读读源码，用一用。不只要知道很多分布式的工具可以做什么，最重要的还是自己要深入一个。有广度有深度，领会某个优秀工具设计上的理念。先看看google的mapreduce,bigtable那几篇经典的论文。不要太多，要选择经典。因为绝多数都不怎么样。然后选择简单和成熟的分布式系统玩玩，写几个简单的程序。并对他们敢兴趣的地方看看源代码。然后就是想想已有系统有什么不好的地方进行一下修改。所有的系统都是tradeoff的产物，所以你总是可以找到性能提升的地方。中途会遇到很多bug，多问问论坛。也会遇到理论上的不足，这个时候有针对性的看论文或者书籍。大致如此吧！
大部分论文都在期刊上发表,CN期刊。
少数的是发表到国外的期刊,或者直接是在杂志的官网上线,比如SCI。对于大多数人来说,发表CN期刊就可以了。
期刊，定期出版的刊物。如周刊、旬刊、半月刊、月刊、季刊、半年刊、年刊等。由依法设立的期刊出版单位出版刊物。期刊出版单位出版期刊，必须经新闻出版总署批准，持有国内统一连续出版物号，领取《期刊出版许可证》。
广义上分类
从广义上来讲，期刊的分类，可以分为非正式期刊和正式期刊两种。非正式期刊是指通过行政部门审核领取“内部报刊准印证”作为行业内部交流的期刊(一般只限行业内交流不公开发行)，但也是合法期刊的一种，一般正式期刊都经历过非正式期刊过程。
正式期刊是由国家新闻出版署与国家科委在商定的数额内审批，并编入“国内统一刊号”，办刊申请比较严格，要有一定的办刊实力，正式期刊有独立的办刊方针。
“国内统一刊号”是“国内统一连续出版物号”的简称，即“CN号”，它是新闻出版行政部门分配给连续出版物的代号。“国际刊号”是“国际标准连续出版物号”的简称，即“ISSN号”，我国大部分期刊都配有“ISSN号”。
此外，正像报纸一样，期刊也可以不同的角度分类。有多少个角度就有多少种分类的结果，角度太多则流于繁琐。一般从以下三个角度进行分类：
按学科分类
以《中国图书馆图书分类法.期刊分类表》为代表，将期刊分为五个基本部类：
(1)思想(2)哲学(3)社会科学(4)自然科学(5)综合性刊物。在基本部类中，又分为若干大类，如社会科学分为社会科学总论、政治、军事、经济、文化、科学、教育、体育、语言、文字、文学、艺术、历史、地理。
按内容分类
以《中国大百科全书》新闻出版卷为代表，将期刊分为四大类：
(1)一般期刊，强调知识性与趣味性，读者面广，如我国的《人民画报》、《大众电影》，美国的《时代》、《读者文摘》等;
(2)学术期刊，主要刊载学术论文、研究报告、评论等文章，以专业工作者为主要对象;
(3)行业期刊，主要报道各行各业的产品、市场行情、经营管理进展与动态，如中国的《摩托车信息》、《家具》、日本的《办公室设备与产品》等;
(4)检索期刊，如我国的《全国报刊索引》、《全国新书目》，美国的《化学文摘》等。
按学术地位分类
可分为核心期刊和非核心期刊（通常所说的普刊）两大类。
关于核心期刊
核心期刊，是指在某一学科领域(或若干领域)中最能反映该学科的学术水平，信息量大，利用率高，受到普遍重视的权威性期刊。
发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。
期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。
但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。
我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。
所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。
HDFS 最早是根据 GFS（Google File System）的论文概念模型来设计实现的，但是也有一些区别。
发布式容易发论文的吗？在1979年karger发表的论文中首次使用了一致性哈希的术语。
分布式工程学是一门实践性很强的工科学。所以会出现与其他工科一样的现象就是实践会先于理论。在1960年末被公认为是第一个分布式系统的ARPANET就诞生于美国[1]。在美国50年代到60年受曼哈顿计划的影响，计算机理论迎来了大爆炸的时代。在那个年代发明了我们今天所用到的大部分计算机理论。作为一个新兴学科，当年的科学家大都是刚刚毕业正是壮年。而今他们大多已经是高龄老人，有些科学家则已经离世。在这里向哪些为计算机理论作出贡献的科学家们表示敬意。
简单点来说，就是Hadoop是继承了Google的MapReduce、GFS思想，开发出来的一套框架，后来又交给了Apache作为开源项目。MapReduce诞生于谷歌实验室，MapReduce与GFS、BigTable并称为谷歌的三驾马车，、而Hadoop则是谷歌三驾马车的开源实现。2003年，Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS是google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。2004年，Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。2004年，Google又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。2005年，Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。
以下哪个产品使用了HDFS作为基础，那个你的选项都没有发出来，然后不知道怎么选哪一个呀。
简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。涉及到的技术很多LogstashSqoopStromZookeeperHadoop等等
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。它和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。
使用安卓的产品作为他的基础，因为作为他的基础的话，会特别的棒