МОВС Обработка и анализ больших массивов данных, BigData (ММОВС22, 5-6 модули)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

На нашем курсе мы поговорим про то, что такое большие данные, где хранить их, как их обрабатывать, как можно с ними работать и как давать доступ к данным другим людям.
Так как наш курс длится всего два модуля, а тема бигдаты настолько широка, что для ее глубокого изучения не хватит и двух лет, то мы разберем только самый необходимый теоретический минимум, а остальное время посвятим принципам работы популярных инструментов.


Занятия проводятся в Zoom по понедельникам в 19:40. Семинары по проектной части курса - в некоторые четверги также в 19:40

Контакты

Чат курса в TG: https://t.me/+jjXJ4m1O8shiNTcy

Преподаватель: Максим Стаценко

Ассистент Telegram
Андрей Дядюнов @mr_dyadyunov
Андрей Бабынин @maninoffice

Материалы курса

Ссылка на плейлист курса на YouTube: YouTube-playlist

Ссылка на GitHub с материалами курса: GitHub repository

Яндекс.Диск с материалами курса: https://disk.yandex.ru/d/9QZ_6UIZvwvzhg

Занятие Тема Дата Доп. материалы
1 Запись Слайды Вводная: что есть бигдата, что будет на курсе 04.09.23 На занятии упомянались: "Dama DMBOK2", статья "BigData is Dead".
После -- Видео Димы Аношина про 2 типа инженеров данных
2 Запись Слайды HDFS: принципы и основы. Основные компоненты Hadoop 11.09.23
3 Запись MapReduce over Python: Азы 18.09.23 Доклад "Многоликая pandas", Павел Филонов
4 Запись MapReduce over Python: Join / Group By 25.09.23
5 Запись Слайды Hive 29.09.23
6 Запись Слайды YARN 02.10.23
7 Запись Слайды Parquet/ORC колоночный формат 05.10.23
8 Запись Слайды Spark Batch 16.10.23
9 Запись Логическая архитектура баз данных 23.10.23
10 Запись GreenPlum, ClickHouse 06.11.23
11 Запись SparkStreaming 09.11.23
12 Запись Spark 13.11.23
13 Запись Kafka 16.11.23
14 Запись Kafka, продолжение 20.11.23
15 Запись Apache Spark Streaming 23.11.23
16 Запись BI-инструменты 27.11.23
17 Запись DataMesh 30.11.23
18 Запись Многопоточность 11.12.23
19 Запись Консультация по проекту 14.12.23
20 Запись Разбор шаблона проекта 18.12.23

Записи консультаций

Формула оценивания

Оценка = 0.3*ОПроект + 0.7*ОДЗ

Домашние задания

Инвайт в Anytask: JWlwe2m

  1. Контест "Map & Reduce", Дедлайн: 08.10 (Вс), 23:59 GMT+3
  2. Контест "MapReduce Python", Дедлайн: 15.10 (Вс), 23:59 GMT+3
  3. Контест "Hive", Дедлайн: 23.10 (Пон.), 23:59 GMT+3
  4. Контест "ClickHouse", Дедлайн: 12.11 (Вс.), 23:59 GMT+3
  5. Контест Spark-1, Дедлайн: 17.12 (Вс), 23:59 GMT+3
  6. Контест Spark-2, Дедлайн: 10.01 (Cр), 23:59 GMT+3

Проект

Результат проекта: имеющая практический смысл система, которая:

  • производит регулярную загрузку данных в хранилище;
  • обрабатывает эти данные в хранилище;
  • имеет какой-то интерфейс к обработанным данным.

+ Документация к системе, в которой описаны:

  • компоненты системы;
  • причины использования тех или иных решений;
  • назначение системы.

На этапе приёмки проекта будут проверяться и оцениваться:

  1. практическая полезность (лучше согласовать с преподавателем и договориться заранее) и работоспособность системы [0 - 3 балла]
  2. наличие регулярной загрузки новых данных в хранилище (Apache Spark Streaming // AirFlow) [0 - 2 балла]
  3. наличие регулярной обработки данных после их загрузки (AirFlow) [0 - 3 балла]
  4. наличие UI (web-интерфейс // Telegram Bot // дашборд в DataLens) [0 - 2 балла]

Литература

  • «Hadoop: The Definitive Guide», Tom White
  • «Spark для профессионалов», Сэнди Риза, Ури Лезерсон, Шон Оуэн и Джош Уиллс
  • Та самая "книжка с кабанчиком" «Designing Data-Intensive Applications» by Martin Kleppman
  • «Big Data: Principles and Best Practices Of Scalable Real-Time Data Systems» by Nathan Marz and James Warren